matplotlibを使って密度/確率プロットを取得する方法

Question

私は、paperのFigure 7の左上と右上のパネルを取得しようとしていました。私は図7の左上のパネルを取得しましたが、右上のパネルは取得できませんでした。私のコードの密度の部分は出力に緑と青の線を生成しますが、これは正しくありません。どのように確率部分（図7の右上のパネル）を取得し、それを私の体形と組み合わせることができますか？

入力ファイルの小さな部分（ INPUT.TXT ）：

0.0000000 0.0000474 0.0000393 
400.0000000 0.1775423 0.1091695 
800.0000000 0.2363394 0.1158220 
1200.0000000 0.2146373 0.1323802 
1600.0000000 0.2629943 0.1379013 
2000.0000000 0.2353280 0.1205457 
2400.0000000 0.2548243 0.1285356 
2800.0000000 0.2507923 0.1243078 
3200.0000000 0.3038598 0.1328937 
3600.0000000 0.2438334 0.1171351 
4000.0000000 0.2399136 0.1386342 
4400.0000000 0.2263989 0.1232137 
4800.0000000 0.2036292 0.1274123 
5200.0000000 0.2136007 0.1262307 
5600.0000000 0.2685070 0.1408818 
6000.0000000 0.2805652 0.1222442 
6400.0000000 0.2328329 0.1256370 
6800.0000000 0.2660308 0.1135865 
7200.0000000 0.2446094 0.1089109 
7600.0000000 0.2729914 0.1254719 
8000.0000000 0.3119634 0.1378875 
8400.0000000 0.3347659 0.1309574 
8800.0000000 0.3206002 0.1289072 
9200.0000000 0.2670084 0.1275363 
9600.0000000 0.2712551 0.1324258 
10000.0000000 0.2453061 0.1368878 

コード：

#!/usr/bin/python 
import numpy as np 
import pylab as plot 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy, scipy, pylab, random 
from matplotlib.ticker import MultipleLocator 
import matplotlib as mpl 
from matplotlib.ticker import MaxNLocator 
from scipy import stats 

with open("input.xvg", "r") as f: 
    x=[] 
    y1=[] 
    y2=[] 
    for line in f: 
     if not line.strip() or line.startswith('@') or line.startswith('#'): continue 
     row = line.split() 
     x.append(float(row[0])*0.001) 
     y1.append(float(row[1])) 
     y2.append(float(row[2])) 


fig = plt.figure(figsize=(3.2,2.2), dpi=300) 
ax = plt.subplot(111) 


plt.xlim(0, 1000) 
plt.ylim(0, 0.7) 
ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(10)) 
ax.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(7)) 
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(50)) 
ax.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.05)) 

plt.plot(x, y1, 'orange', label='A', linewidth=0.5) 
plt.plot(x, y2, 'black', label='B', linewidth=0.5) 


plt.xlabel('Time (ns)', fontsize=8) 
plt.ylabel('RMSD (nm)', fontsize=8) 


for axis in ['top','bottom','left','right']: 
    ax.spines[axis].set_linewidth(0.5) 

plt.subplots_adjust(top=0.95) 
plt.subplots_adjust(bottom=0.18) 
plt.subplots_adjust(left=0.14) 
plt.subplots_adjust(right=0.95) 


plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=7) 
plt.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=0) 

#for the density part 
density1 = stats.kde.gaussian_kde(y1) 
density2 = stats.kde.gaussian_kde(y2) 
plt.plot(x, density1(y1)) 
plt.plot(x, density2(y2)) 

plt.savefig("output.png", dpi=300) 

出力：

Answer 1

最初の事そのよ2つのプロットは同じY軸を共有していますが、別々の軸上にあることに注意してください。余分な書式設定をせずに問題を解決する方がずっと簡単ですし、特別な書式設定を適用することもできます。残りは単なるフォーマットである

よう

#!/usr/bin/python 
import numpy as np 
import pylab as plot 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy, scipy, pylab, random 
from matplotlib.ticker import MultipleLocator 
import matplotlib as mpl 
from matplotlib.ticker import MaxNLocator 
from scipy import stats 

with open("input.txt", "r") as f: 
    x=[] 
    y1=[] 
    y2=[] 
    for line in f: 
     if not line.strip() or line.startswith('@') or line.startswith('#'): continue 
     row = line.split() 
     x.append(float(row[0])*0.001) 
     y1.append(float(row[1])) 
     y2.append(float(row[2])) 



fig, (ax1, ax2) =plt.subplots(1, 2, sharey=True) 

ax1.axis([0, 10, 0, 0.7]) 


ax1.plot(x, y1, 'orange', label='A', linewidth=1) 
ax1.plot(x, y2, 'black', label='B', linewidth=1) 

#for the density part 

density1 = stats.kde.gaussian_kde(y1) 
density2 = stats.kde.gaussian_kde(y2) 

# plot the pdf for the full range of y-axis 
y_range = np.linspace(0, 0.7, 100) 
ax2.plot(density1(y_range), y_range, 'orange') 
ax2.plot(density2(y_range), y_range, 'black') 

# display y-axis tick on the right 
ax2.yaxis.tick_right() 
# remove the spacing between the two axes 
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0) 

# deal with the overlaping x-axis label at the center 
# you can remove the label corresponding to the last element of the frist axis 
xticks = ax1.xaxis.get_major_ticks() 
xticks[-1].label1.set_visible(False) 

# modifying the number of y ticks 
ax2.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(4.0)) 
ax2.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.1)) 

plt.savefig("output.png", dpi=300) 

結果が見えます。