seaborn 中的叠加图导致 x 轴未对齐

Question

我在尝试用 seaborn 叠加绘图时遇到问题。我能够分别生成这两个图

fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(ncols=2,figsize=(30, 7))

sns.lineplot(data=data1, y='MSE',x='pct_gc',ax=ax1)

sns.boxplot(x="pct_gc", y="MSE", data=data2,ax=ax2,width=0.4)

输出如下所示：

但是当我尝试将两个图叠加在一起，但将它们分配给同一个 ax 对象时。

fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(ncols=2,figsize=(30, 7))

sns.lineplot(data=data1, y='MSE',x='pct_gc',ax=ax1)

sns.boxplot(x="pct_gc", y="MSE", data=data2,ax=ax2,width=0.4)

当叠加两个图（两个图的 X 轴从 0 到 0.069）时，我无法识别线图中 X 轴的变化。

我的目标是叠加两个图，同时保持相同的 X 轴范围。

Answer 1

Seaborn 的 boxplot 创建分类 x-axis，所有框都很好地具有相同的距离。在内部 x-axis 编号为 0, 1, 2, ... 但在外部它获得从 0 到 0.069 的标签。

要将线图与 boxplot 结合起来，matplotlib 的 boxplot 可以直接寻址，这样 positions 和 widths 就可以显式设置了。当 patch_artist=True 时，会创建一个矩形（而不只是线条），可以为其指定 facecolor。 manage_ticks=False 防止 boxplot 更改 x 刻度及其限制。可选 notch=True 会更加突出中位数，但根据数据，置信区间可能太大并且看起来很奇怪。

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

data1 = pd.DataFrame({'pct_gc': np.linspace(0, 0.069, 200), 'MSE': np.random.normal(0.02, 0.1, 200).cumsum()})
data1['pct_range'] = pd.cut(data1['pct_gc'], 10)

fig, ax1 = plt.subplots(ncols=1, figsize=(20, 7))

sns.lineplot(data=data1, y='MSE', x='pct_gc', ax=ax1)

for interval, color in zip(np.unique(data1['pct_range']), plt.cm.tab10.colors):
    ax1.boxplot(data1[data1['pct_range'] == interval]['MSE'],
                positions=[interval.mid], widths=0.4 * interval.length,
                patch_artist=True, boxprops={'facecolor': color},
                notch=False, medianprops={'color':'yellow', 'linewidth':2},
                manage_ticks=False)
plt.show()

seaborn 中的叠加图导致 x 轴未对齐

Superimposing plots in seaborn cause x-axis to misallign

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