在 Seaborn 中为 python 创建一个箱线图 FacetGrid答案

【问题标题】：Creating a boxplot FacetGrid in Seaborn for python在 Seaborn 中为 python 创建一个箱线图 FacetGrid
【发布时间】：2019-02-27 13:51:09
【问题描述】：

我正在尝试在 seaborn 中为 4 个箱线图创建一个 4x4 FacetGrid，每个箱线图根据 iris 数据集中的虹膜种类分为 3 个箱线图。目前，我的代码如下所示：

sns.set(style="whitegrid")
iris_vis = sns.load_dataset("iris")

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[0])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[1])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[2])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[3])

但是，我的解释器收到此错误：

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'boxplot'

我对属性错误的确切位置感到困惑。我需要改变什么？

【问题讨论】：

标签： python data-visualization seaborn data-science boxplot

【解决方案1】：

axes 形状为(nrows, ncols)。在这种情况下是：

array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f4267f425f8>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f4267f1bb38>],
       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f4267ec95c0>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f4267ef9080>]],
      dtype=object)

所以，当您执行ax=axes[0] 时，您会得到一个数组而不是轴。试试：

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[0, 0])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[0, 1])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[1, 0])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[1, 1])

【讨论】：

【解决方案2】：

因为@Lucas 指出轴返回 2D(nrows, ncols) 的 numpy 数组，所以您可以使用以下方法展平该数组：

axes=axes.flatten()

而且，您可以像这样保留相同的代码：

fig, axes = plt.subplots(2, 2)
axes = axes.flatten()

ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[0])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="SepalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[1])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[2])
ax = sns.boxplot(x="Species", y="PetalWidthCm", data=iris, orient='v', 
    ax=axes[3])

输出：

【讨论】：

【解决方案3】：

或者只是让上面的内容更简洁：

cat_variables = ['SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm']
x_var = "Species"
fig, axes = plt.subplots(len(cat_variables)/2, len(cat_variables)/2, figsize=(15,15))
axes = axes.flatten()

i = 0
for t in cat_variables:
    ax = sns.boxplot(x=x_var, y=TARGET, data=iris, orient='v', 
    ax=axes[i])
    i +=1

【讨论】：

获取错误：TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

【解决方案4】：

不是直接回答你的错误，但如果你打算使用 seaborn，你应该尝试坚持使用“长”或“整洁”的数据 (https://seaborn.pydata.org/tutorial/data_structure.html#long-form-data)。

我假设您的原始数据集很宽（观察的每个特征的列）。如果你像这样融化数据集：

iris = iris.melt(id_vars='target')

print(iris.head())

   target           variable  value
0  setosa  sepal length (cm)    5.1
1  setosa  sepal length (cm)    4.9
2  setosa  sepal length (cm)    4.7
3  setosa  sepal length (cm)    4.6
4  setosa  sepal length (cm)    5.0

您将能够使用 seaborn 的 catplot 和 kind='box'

sns.catplot(
    data=iris, x='target', y='value',
    col='variable', kind='box', col_wrap=2
)

【讨论】：