python可视化分析（五）-绘制边缘箱线图

实现功能：

中间散点图，右边和下边分别绘制y轴及x轴数据的箱图，类似于边缘直方图，不过箱线图有助于精确定位变量的分位数。

实现代码：

import pandas as pd

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import warnings

warnings.filterwarnings(action='once')

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

sns.set_style("whitegrid")

print(mpl.__version__)

print(sns.__version__)

def draw_Marginal_Boxplot(file):

    # Import Data

    df = pd.read_csv(file)

    # Create Fig and gridspec

    fig = plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)

    grid = plt.GridSpec(

        4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2

    )  # 这里使用了matplotlib.pyplot.GridSpec分片figure

    # Define the axes

    ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])

    ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])

    ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])

    # Scatterplot on main ax

    ax_main.scatter('displ',

                    'hwy',

                    s=df.cty * 5,

                    c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes,

                    alpha=.9,

                    data=df,

                    cmap="Set1",

                    edgecolors='black',

                    linewidths=.5)

    # Add a graph in each part

    sns.boxplot(df.hwy, ax=ax_right, orient="v", linewidth=1, palette='Set1')

    sns.boxplot(df.displ, ax=ax_bottom, orient="h", linewidth=1, palette='Set1')

    # Decorations ------------------

    # Remove x axis name for the boxplot

    ax_bottom.set(xlabel='')

    ax_right.set(ylabel='')

    # Main Title, Xlabel and YLabel

    ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy',

                xlabel='displ',

                ylabel='hwy')

    # Set font size of different components

    ax_main.title.set_fontsize(12)

    for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] +

                ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):

        item.set_fontsize(11)

    plt.show()

draw_Marginal_Boxplot("F:\数据杂坛\datasets\mpg_ggplot2.csv")

实现效果：

喜欢记得点赞，在看，收藏，

关注V订阅号：数据杂坛，获取数据集，完整代码和效果，将持续更新！