我正在使用Seaborn创建一个箱形图(更准确地说,是boxen图),并按一个分类变量对数据进行分割。曲线图显示得很好,但是考虑到基于该类别的不同数据分布,y轴值对于每个类别的单个因素/级别应该是不同的。Tableau允许您在分割数据时指定一致/唯一的轴值,我也想这样做。下面是我的工作代码:import seaborn as sns
%mat
在matplotlib中制作一系列具有相同X和Y尺度的子图的最佳方法是什么,但是这些子图是基于具有最极端数据的子图的最小/最大范围来计算的?例如,如果您有一系列要绘制的直方图:for n, data in enumerate(my_data):
# data is to behistogram plotted
考虑下面的Python脚本:import numpy as np
x, y = np.meshgrid(np.arange(10), np.arange这会产生一个颜色图,x轴从650到780,滴答在660,680,700,等等。颜色条的范围相同,但它的滴答数为660,675,690,705,整数倍数为15。一些实验表明,蜱可以出现在10,15,20,25,40,50和