如何使用 seaborn 绘制配对直方图

Question

我想制作一个 配对直方图 ，就像 here 使用 seaborn distplot 显示的那样。这种图也可以称为背靠背直方图 here, or a bihistogram inverted/mirrored along the x-axis as discussed here.

这是我的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

green = np.random.normal(20,10,1000)
blue = np.random.poisson(60,1000)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))

sns.distplot(blue, hist=True, kde=True, hist_kws={'edgecolor':'black'}, kde_kws={'linewidth':2}, bins=10, color='blue')
sns.distplot(green, hist=True, kde=True, hist_kws={'edgecolor':'black'}, kde_kws={'linewidth':2}, bins=10, color='green')
ax.set_xticks(np.arange(-20,121,20))
ax.set_yticks(np.arange(0.0,0.07,0.01))
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

plt.show()

这是输出：

当我使用讨论的方法 here (plt.barh) 时，我得到了下面显示的条形图，这不是我想要的。

或者我对解决方法的理解不够透彻... simple/short 实现类似于 these 种绘图的 python-seaborn-distplot 将是完美的。我编辑了上面第一个图的图形，以显示我希望实现的那种图（尽管 y 轴没有颠倒）：

任何线索将不胜感激。

Answer 1

您可以使用两个子图并反转下方子图的 y 轴并使用相同的 bin 绘制。

df = pd.DataFrame({'a': np.random.normal(0,5,1000), 'b': np.random.normal(20,5,1000)})

fig =plt.figure(figsize=(5,5))
ax = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)

bins = np.arange(-20,40)

ax.hist(df['a'], bins=bins)
ax2.hist(df['b'],color='orange', bins=bins)
ax2.invert_yaxis()

编辑：

@mwaskom 建议的改进

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True, figsize=(5,5))

bins = np.arange(-20,40)

for ax, column, color, invert in zip(axes.ravel(), df.columns, ['teal', 'orange'],  [False,True]):
    ax.hist(df[column], bins=bins, color=color)
    
    if invert:
        ax.invert_yaxis()
        
plt.subplots_adjust(hspace=0)

Answer 2

这是一种使用 seaborn 的 displots 的可能方法。 Seaborn 不会 return 创建的图形元素，但 ax 可以被询问。为确保 ax 仅包含您想要颠倒的元素，可以先绘制这些元素。然后，所有 patches（矩形条）和 lines（kde 曲线）的高度都可以设置为负数。可以选择使用 ax.spines['bottom'].set_position('zero').

将 x 轴设置为 y == 0

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

green = np.random.normal(20, 10, 1000)
blue = np.random.poisson(60, 1000)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

sns.distplot(green, hist=True, kde=True, hist_kws={'edgecolor': 'black'}, kde_kws={'linewidth': 2}, bins=10,
             color='green')
for p in ax.patches:  # turn the histogram upside down
    p.set_height(-p.get_height())
for l in ax.lines:  # turn the kde curve upside down
    l.set_ydata(-l.get_ydata())

sns.distplot(blue, hist=True, kde=True, hist_kws={'edgecolor': 'black'}, kde_kws={'linewidth': 2}, bins=10,
             color='blue')
ax.set_xticks(np.arange(-20, 121, 20))
ax.set_yticks(np.arange(0.0, 0.07, 0.01))
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

pos_ticks = np.array([t for t in ax.get_yticks() if t > 0])
ticks = np.concatenate([-pos_ticks[::-1], [0], pos_ticks])
ax.set_yticks(ticks)
ax.set_yticklabels([f'{abs(t):.2f}' for t in ticks])
ax.spines['bottom'].set_position('zero')

plt.show()

如何使用 seaborn 绘制配对直方图

How to plot a paired histogram using seaborn

python

matplotlib

histogram

seaborn

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