python - 在 matplotlib 和 seaborn 之间共享 x 轴

Question

我在熊猫中有数据DataFrame：

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

np.random.seed(786)

df = pd.DataFrame({'a':np.arange(0, 1, 0.05),
                   'b':np.random.rand(20) - .5})

print (df)
       a         b
0   0.00  0.256682
1   0.05 -0.192555
2   0.10  0.393919
3   0.15 -0.113310
4   0.20  0.373855
5   0.25 -0.423764
6   0.30 -0.123428
7   0.35 -0.173446
8   0.40  0.440818
9   0.45 -0.016878
10  0.50  0.055467
11  0.55 -0.165294
12  0.60 -0.216684
13  0.65  0.011099
14  0.70  0.059425
15  0.75  0.145865
16  0.80 -0.019171
17  0.85  0.116984
18  0.90 -0.051583
19  0.95 -0.096527

我想绘制barplot并添加垂直线：

plt.figure(figsize=(10,5))
sns.barplot(x = 'a', y = 'b', data = df)
plt.vlines(x = 0.45, ymin = 0, ymax = 0.6, color = 'red', linewidth=5)

刻度标签存在问题，因为重叠和线应该在for0.45附近。0x axis

我尝试了许多来自link1、 link2、 link3、 link4的解决方案，但仍然为两个图正确设置了轴。

什么是问题？是否可以在地块之间共享 x 轴？

预期输出 - 正确对齐垂直线并且在 x 轴上也不重叠刻度：

标签： pythonmatplotlibseabornaxisaxis-labels

Answer 1

条形图中的 x 轴是分类的，因此它没有您的值df.a作为真实比例，而只是作为刻度标签。例如，您可以更改df.a[19] = 2，除了最后一个柱刻度的标签之外，什么都不会改变。

所以分类轴意味着第一个条的坐标是 0，第二个是 1，依此类推……最后一个是 19。

然后我的方法是将垂直线设置为 xpos * 19/.95：

plt.vlines(x = .45*19/.95, ymin = 0, ymax = 0.6, color = 'red', linewidth=5)

对于一般情况，您可以添加一个 lambda 函数来计算转换：

f = lambda x: (x-df.a.values[0]) * (df.a.size-1) / (df.a.values[-1] - df.a.values[0])
plt.vlines(x = f(.45), ymin = 0, ymax = 0.6, color = 'red', linewidth=5)

但是，由于df.a.values仅打印为刻度标签，因此它应该从头到尾呈线性排列。

关于 x 轴标记的问题：我只能说它没有出现在我的系统中，上面的绘图代码与您的相同，除了垂直线。也许它是在一次又一次尝试 vlines 时引入的。