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私はRビジュアライゼーションのセットをPythonに翻訳しています。私は、次のターゲットR複数のプロットヒストグラムがありますmatplotlibのとSeaborn組み合わせを使用してMatPlotlib Seaborn複数のプロットフォーマット
を、親切StackOverflowのメンバーの助けを借りて（リンク参照：Python Seaborn Distplot Y value corresponding to a given X value）を、私は、次のPythonのプロットを作成することができました：
私はプロットのヘッダー情報を配置する方法がわからない、を除いて、その外観に満足しています。ここでは、Pythonのチャート
""" Program to draw the sampling histogram distributions """
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import seaborn as sns
def main():
""" Main routine for the sampling histogram program """
sns.set_style('whitegrid')
markers_list = ["s", "o", "*", "^", "+"]
# create the data dataframe as df_orig
df_orig = pd.read_csv('lab_samples.csv')
df_orig = df_orig.loc[df_orig.hra != -9999]
hra_list_unique = df_orig.hra.unique().tolist()
# create and subset df_hra_colors to match the actual hra colors in df_orig
df_hra_colors = pd.read_csv('hra_lookup.csv')
df_hra_colors['hex'] = np.vectorize(rgb_to_hex)(df_hra_colors['red'], df_hra_colors['green'], df_hra_colors['blue'])
df_hra_colors.drop(labels=['red', 'green', 'blue'], axis=1, inplace=True)
df_hra_colors = df_hra_colors.loc[df_hra_colors['hra'].isin(hra_list_unique)]
# hard coding the current_component to pc1 here, we will extend it by looping
# through the list of components
current_component = 'pc1'
num_tests = 5
df_columns = df_orig.columns.tolist()
start_index = 5
for test in range(num_tests):
current_tests_list = df_columns[start_index:(start_index + num_tests)]
# now create the sns distplots for each HRA color and overlay the tests
i = 1
for _, row in df_hra_colors.iterrows():
plt.subplot(3, 3, i)
select_columns = ['hra', current_component] + current_tests_list
df_current_color = df_orig.loc[df_orig['hra'] == row['hra'], select_columns]
y_data = df_current_color.loc[df_current_color[current_component] != -9999, current_component]
axs = sns.distplot(y_data, color=row['hex'],
hist_kws={"ec":"k"},
kde_kws={"color": "k", "lw": 0.5})
data_x, data_y = axs.lines[0].get_data()
axs.text(0.0, 1.0, row['hra'], horizontalalignment="left", fontsize='x-small',
verticalalignment="top", transform=axs.transAxes)
for current_test_index, current_test in enumerate(current_tests_list):
# this_x defines the series of current_component(pc1,pc2,rhob) for this test
# indicated by 1, corresponding R program calls this test_vector
x_series = df_current_color.loc[df_current_color[current_test] == 1, current_component].tolist()
for this_x in x_series:
this_y = np.interp(this_x, data_x, data_y)
axs.plot([this_x], [this_y - current_test_index * 0.05],
markers_list[current_test_index], markersize = 3, color='black')
axs.xaxis.label.set_visible(False)
axs.xaxis.set_tick_params(labelsize=4)
axs.yaxis.set_tick_params(labelsize=4)
i = i + 1
start_index = start_index + num_tests
# plt.show()
pp = PdfPages('plots.pdf')
pp.savefig()
pp.close()
def rgb_to_hex(red, green, blue):
"""Return color as #rrggbb for the given color values."""
return '#%02x%02x%02x' % (red, green, blue)
if __name__ == "__main__":
main()
を作成し、私のPythonコードがあるパンダのコードは正常に動作し、することになっているものをやっています。ボトルネックであるMatplotlibで 'PdfPages'を使用することの知識と経験が不足しています。対応するR visalizationで表示できるPython/Matplotlib/Seabornでヘッダ情報をどのように表示できますか？ヘッダー情報では、ヒストグラムの前にRの視覚化が「pc1」、MRP、XRDなどであることを意味します。
私のプログラムから値を簡単に取得できます。たとえば、current_component 'pc1'などですが、ヘッダーを使用してプロットをフォーマットする方法はわかりません。誰かが何らかのガイダンスを提供できるかあなたはfig.suptitle、図のタイトルやスーパーのタイトルを探している可能性があり