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のQQ-plotsをseabornで描画することはできません。シーボーン付きQQプロットのFacetGridを描画
私はm行(観測値)とn列(フィーチャ)の行列を持ち、各フィーチャ(列)のQQプロットを描き、正規分布と比較したいと思います。
はこれまでのところ、私のコードは次のようである:
import scipy.stats as ss
def qqplots(fpath, expr, title):
def quantile_plot(x, **kwargs):
x = ss.zscore(x)
qntls, xr = ss.probplot(x, dist="norm")
plt.scatter(xr, qntls, **kwargs)
expr_m = pd.melt(expr)
expr_m.columns = ["Feature", "Value"]
n_feat = len(expr_m["Feature"].value_counts().index)
n_cols = int(np.sqrt(n_feat)) + 1
g = sns.FacetGrid(expr_m, col="Feature", col_wrap=n_cols)
g.map(quantile_plot, "Value");
plt.savefig(fpath + ".pdf", bbox_inches="tight")
plt.savefig(fpath + ".png", bbox_inches="tight")
plt.close()
qqplots("lognorm_qqplot", np.log2(expr), "Log-normal qqplot")
expr
変数はm行(観測)n列(機能)とパンダのデータフレームです。
私が手例外は以下の通りです:
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-52-f9333a55702e> in <module>()
39 plt.close()
40
---> 41 qqplots("lognorm_qqplot", np.log2(expr), "Log-normal qqplot")
<ipython-input-52-f9333a55702e> in qqplots(fpath, expr, title)
34
35 g = sns.FacetGrid(expr_m, col="Feature", col_wrap=n_cols)
---> 36 g.map(quantile_plot, "Value");
37 plt.savefig(fpath + ".pdf", bbox_inches="tight")
38 plt.savefig(fpath + ".png", bbox_inches="tight")
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/seaborn/axisgrid.py in map(self, func, *args, **kwargs)
726
727 # Draw the plot
--> 728 self._facet_plot(func, ax, plot_args, kwargs)
729
730 # Finalize the annotations and layout
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/seaborn/axisgrid.py in _facet_plot(self, func, ax, plot_args, plot_kwargs)
810
811 # Draw the plot
--> 812 func(*plot_args, **plot_kwargs)
813
814 # Sort out the supporting information
<ipython-input-52-f9333a55702e> in quantile_plot(y, **kwargs)
25 y = ss.zscore(y)
26 qntls, xr = ss.probplot(y, dist="norm")
---> 27 plt.scatter(xr, qntls, **kwargs)
28
29 expr_m = pd.melt(expr)
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/pyplot.py in scatter(x, y, s, c, marker, cmap, norm, vmin, vmax, alpha, linewidths, verts, edgecolors, hold, data, **kwargs)
3249 vmin=vmin, vmax=vmax, alpha=alpha,
3250 linewidths=linewidths, verts=verts,
-> 3251 edgecolors=edgecolors, data=data, **kwargs)
3252 finally:
3253 ax.hold(washold)
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/__init__.py in inner(ax, *args, **kwargs)
1810 warnings.warn(msg % (label_namer, func.__name__),
1811 RuntimeWarning, stacklevel=2)
-> 1812 return func(ax, *args, **kwargs)
1813 pre_doc = inner.__doc__
1814 if pre_doc is None:
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py in scatter(self, x, y, s, c, marker, cmap, norm, vmin, vmax, alpha, linewidths, verts, edgecolors, **kwargs)
3838 y = np.ma.ravel(y)
3839 if x.size != y.size:
-> 3840 raise ValueError("x and y must be the same size")
3841
3842 s = np.ma.ravel(s) # This doesn't have to match x, y in size.
ValueError: x and y must be the same size
は「SS」ですグローバル変数かモジュールか? – giosans
追加するのを忘れてしまいました。それは 'scipy.stats'です。編集ありがとう – gc5
@fbrundu答えはありませんが、私がこれをどのように実装したかを見てみるといいかもしれません:http://phobson.github.io/mpl-probscale/tutorial/closer_look_at_viz.html#mapping-probability-plots-to-海軍 - ファセットギルド –