Отдельные половинки разделенного скрипичного участка для сравнения хвостовых данных
Есть ли способ физически разделить две половины "расколотого" скрипичного участка морского волка (или другого типа скрипичного участка)? Я пытаюсь сравнить два разных метода лечения, но у меня тонкий хвост, и трудно (невозможно) определить, поднимаются ли одна или обе половинки скрипки вплоть до кончика хвоста.
Одна мысль, которая у меня возникла, заключалась в том, что если бы две половины были немного разделены, а не рядом друг с другом, то было бы легко точно поглотить данные.
Вот мой код:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import seaborn as sns
# load data into a dataframe
df1 = pd.read_excel('Modeling analysis charts.xlsx',
sheetname='lmps',
parse_cols=[0,5],
skiprows=0,
header=1)
# identify which dispatch run this data is from
df1['Run']='Scheduling'
# load data into a dataframe
df2 = pd.read_excel('Modeling analysis charts.xlsx',
sheetname='lmps',
parse_cols=[7,12],
skiprows=0,
header=1)
# identify which dispatch run this data is from
df2['Run']='Pricing'
# drop rows with missing data
df1 = df1.dropna(how='any')
df2 = df2.dropna(how='any')
# merge data from different runs
df = pd.concat([df1,df2])
# LMPs are all opposite of actual values, so correct that
df['LMP'] = -df['LMP']
fontsize = 10
style.use('fivethirtyeight')
fig, axes = plt.subplots()
sns.violinplot(x='Scenario', y='LMP', hue='Run', split=True, data=df, inner=None, scale='area', bw=0.2, cut=0, linewidth=0.5, ax = axes)
axes.set_title('Day Ahead Market')
#axes.set_ylim([-15,90])
axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xlabel('Scenario')
axes.set_ylabel('LMP ($/MWh)')
#plt.savefig('DAMarket.pdf', bbox_inches='tight')
plt.show()
2 ответа
Решение
РЕДАКТИРОВАТЬ: По историческим причинам это приемлемый ответ, но взгляните на @conchoecia более свежую и более чистую реализацию.
Классная идея Основная идея моей реализации состоит в том, чтобы нарисовать все это, взять патчи, соответствующие двум полукриптинам, а затем сместить пути этих патчей влево или вправо. Надеюсь, код не требует пояснений, в противном случае дайте мне знать в комментариях.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt;
import matplotlib.collections
import seaborn as sns
import pandas as pd
# create some data
n = 10000 # number of samples
c = 5 # classes
y = np.random.randn(n)
x = np.random.randint(0, c, size=n)
z = np.random.rand(n) > 0.5 # sub-class
data = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, z=z))
# initialise new axis;
# if there is random other crap on the axis (e.g. a previous plot),
# the hacky code below won't work
fig, ax = plt.subplots(1,1)
# plot
inner = None # Note: 'box' is default
ax = sns.violinplot(data=data, x='x', y='y', hue='z', split=True, inner=inner, ax=ax)
# offset stuff
delta = 0.02
for ii, item in enumerate(ax.collections):
# axis contains PolyCollections and PathCollections
if isinstance(item, matplotlib.collections.PolyCollection):
# get path
path, = item.get_paths()
vertices = path.vertices
# shift x-coordinates of path
if not inner:
if ii % 2: # -> to right
vertices[:,0] += delta
else: # -> to left
vertices[:,0] -= delta
else: # inner='box' adds another type of PollyCollection
if ii % 3 == 0:
vertices[:,0] -= delta
elif ii % 3 == 1:
vertices[:,0] += delta
else: # ii % 3 = 2
pass
Я расширил ответ @Paul выше и сделал его более надежным. Теперь он поддерживает как вертикальную, так и горизонтальную ориентацию, и я реализовал его для работы с inner='sticks', так как это подходит моему приложению.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.collections
import seaborn as sns
import pandas as pd
def offset_violinplot_halves(ax, delta, width, inner, direction):
"""
This function offsets the halves of a violinplot to compare tails
or to plot something else in between them. This is specifically designed
for violinplots by Seaborn that use the option `split=True`.
For lines, this works on the assumption that Seaborn plots everything with
integers as the center.
Args:
<ax> The axis that contains the violinplots.
<delta> The amount of space to put between the two halves of the violinplot
<width> The total width of the violinplot, as passed to sns.violinplot()
<inner> The type of inner in the seaborn
<direction> Orientation of violinplot. 'hotizontal' or 'vertical'.
Returns:
- NA, modifies the <ax> directly
"""
# offset stuff
if inner == 'sticks':
lines = ax.get_lines()
for line in lines:
if direction == 'horizontal':
data = line.get_ydata()
print(data)
if int(data[0] + 1)/int(data[1] + 1) < 1:
# type is top, move neg, direction backwards for horizontal
data -= delta
else:
# type is bottom, move pos, direction backward for hori
data += delta
line.set_ydata(data)
elif direction == 'vertical':
data = line.get_xdata()
print(data)
if int(data[0] + 1)/int(data[1] + 1) < 1:
# type is left, move neg
data -= delta
else:
# type is left, move pos
data += delta
line.set_xdata(data)
for ii, item in enumerate(ax.collections):
# axis contains PolyCollections and PathCollections
if isinstance(item, matplotlib.collections.PolyCollection):
# get path
path, = item.get_paths()
vertices = path.vertices
half_type = _wedge_dir(vertices, direction)
# shift x-coordinates of path
if half_type in ['top','bottom']:
if inner in ["sticks", None]:
if half_type == 'top': # -> up
vertices[:,1] -= delta
elif half_type == 'bottom': # -> down
vertices[:,1] += delta
elif half_type in ['left', 'right']:
if inner in ["sticks", None]:
if half_type == 'left': # -> left
vertices[:,0] -= delta
elif half_type == 'right': # -> down
vertices[:,0] += delta
def _wedge_dir(vertices, direction):
"""
Args:
<vertices> The vertices from matplotlib.collections.PolyCollection
<direction> Direction must be 'horizontal' or 'vertical' according to how
your plot is laid out.
Returns:
- a string in ['top', 'bottom', 'left', 'right'] that determines where the
half of the violinplot is relative to the center.
"""
if direction == 'horizontal':
result = (direction, len(set(vertices[1:5,1])) == 1)
elif direction == 'vertical':
result = (direction, len(set(vertices[-3:-1,0])) == 1)
outcome_key = {('horizontal', True): 'bottom',
('horizontal', False): 'top',
('vertical', True): 'left',
('vertical', False): 'right'}
# if the first couple x/y values after the start are the same, it
# is the input direction. If not, it is the opposite
return outcome_key[result]
# create some data
n = 100 # number of samples
c = ['cats', 'rats', 'bears', 'pears', 'snares'] # classes
y = np.random.randn(n)
x = np.random.choice(c, size=n)
z = np.random.rand(n) > 0.5 # sub-class
data = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, z=z))
print('done making data')
# initialise new axes;
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
inner = "sticks" # Note: 'box' is default
width = 0.75
delta = 0.05
final_width = width - delta
print(data)
sns.violinplot(data=data, x='y', y='x',
split=True, hue = 'z',
ax = ax1, inner='sticks',
bw = 0.2)
sns.violinplot(data=data, x='x', y='y',
split=True, hue = 'z',
ax = ax2, inner='sticks',
bw = 0.2)
offset_violinplot_halves(ax1, delta, final_width, inner, 'horizontal')
offset_violinplot_halves(ax2, delta, final_width, inner, 'vertical')
plt.show()