Seaborn：Violinplot 遇到太多变量的困难？

Question

我想使用 seaborn 用 violinplots 可视化我的整个 Pandas 数据框，并且我认为我已经进行了必要的更正，以便为我的数据框拥有的大量 270 个变量生成一个大图。

但是，无论我做什么，小提琴图只显示每个变量的内部迷你箱线图（作为另一个问题 here 描述），而不是它们的 kde：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(50,5))
ax.set_ylim(-6, 6)

a = sns.violinplot(x='variable', y='value', data=pd.melt(train_norm), ax=ax)
a.set_xticklabels(a.get_xticklabels(), rotation=90);

plt.savefig('massive_violinplot.png', figsize=(50,5), dpi=220)

（为裁剪图道歉，整个事情太大了，无法发布）

而以下代码，使用相同的pd.Dataframe，但只显示前六个变量，正确显示：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))
ax.set_ylim(-6, 6)

a = sns.violinplot(x='variable', y='value', data=pd.melt(train_norm.iloc[:,:6]), ax=ax)
a.set_xticklabels(a.get_xticklabels(), rotation=90);

plt.savefig('massive_violinplot.png', figsize=(10,5), dpi=220)

我怎样才能得到一个像上面那样的所有变量的图表，填充适当的小提琴图来显示他们的 kde 的？

Answer 1

这与变量的数量或绘图大小无关，而是与变量分布的巨大差异有关。我现在无法访问你的数据，所以我将用一个组成的数据集来说明它。您可以跟随您的数据集，选择离散度较大的三个变量和离散度较小的三个变量。作为分散测量，您可以使用方差甚至数据范围（如果您没有疯狂的长尾）或其他不同的东西，我不确定哪种方法会更好。

rs = np.random.RandomState(42)
data = rs.randn(100, 6)
data[:, :3] *= 20
df = pd.DataFrame(data)

看看如果我们用公共轴绘制密度以使它们可以直接比较会发生什么。

df.plot(kind='kde', subplots=True, layout=(3, 2), sharex=True, sharey=True)
plt.tight_layout()

这或多或少与您在 seaborn 小提琴情节中看到的相同，但当然是换位了。

sns.violinplot(x='variable', y='value', data=pd.melt(df))

这通常非常适合比较变量，因为您可以将宽度差异视为密度差异。不幸的是，用于分散更多变量的小提琴太窄了，你根本看不到宽度，你失去了任何形状的感觉。另一方面，离散度较小的变量显得太短（实际上在您的数据集中，其中一些只是水平线）。

对于第一个问题，您可以使用scale='width' 使小提琴使用所有可用的水平空间，但是您不再可以比较变量之间的密度。峰的宽度相同，但密度不同。

sns.violinplot(x='variable', y='value', data=pd.melt(df), scale='width')

顺便说一下，这是matplotlib的小提琴图默认做的。

plt.violinplot(df.T)

对于第二个问题，我认为您唯一的选择是以某种方式规范化或标准化变量。

sns.violinplot(x='variable', y='value', data=pd.melt((df - df.mean()) / df.std()))

现在您可以更清楚地分别了解每个变量（它们有多少模式、它们的偏斜程度、尾部有多长……），但您既无法比较变量的尺度也无法比较变量的离散度。

这个故事的寓意是你不能一次看到所有东西，你必须根据你在数据中寻找的内容进行选择。