Matplotlib：非随机抖动

Question

我已经阅读了问题 Matplotlib: avoiding overlapping datapoints in a "scatter/dot/beeswarm" plot and the question 但是我想生成像这些用 R 生成的图：

_{（来源：eklund at www.cbs.dtu.dk）}

Here 是用于这些数字的代码。

我想用 matplotlib 来做，但到目前为止我只设法使用 np.random.normal(i, 0.05)。这些点彼此分开，但我想订购它们。

This answer 做的事情与我想要的类似，但我的数据是非常接近但不同的浮点数，因此 groupby 函数不起作用，我想要如上图所示用 R 生成的图中所示的与中心对称的点。

Answer 1

正如这个问题 Edit 中指出的那样 Matplotlib: avoiding overlapping datapoints in a "scatter/dot/beeswarm" plot 并且我一开始没有阅读，有一个 python 包用于那种地块：

https://github.com/mgymrek/pybeeswarm

而且这个包肯定比下面的代码做得更好。

我修改了 this answer 的代码以接受浮点数，我得到的结果与我想要的略有相似。这是代码：

CA = [0,4,0,3,0,5]  
CB = [0,0,4,4,2,2,2,2,3,0,5] 
CC = [0.08423, 4.0078, 0.02936, 0.04862, 3.2105, 3.7796, 1.9974, 1.6986, 1.7443, 1.6615, 1, 1, 1]

lists = [CA, CB, CC]

x = []
y = []
for index1, my_list in enumerate(lists):
    scores_bins = {}
    for index2, score in enumerate(my_list):
        binx = round(score, 1)
        if binx not in scores_bins:
            scores_bins[binx] = []
        scores_bins[binx].append(score)

    for key, val in sorted(scores_bins.items()):
        values = scores_bins[key]
        points = len(values)
        pos = 1 + index1 + (1 - points) / 50.
        for value in values:
            x.append(pos)
            y.append(value)
            pos += 0.05

plt.plot(x, y, 'o')
plt.xlim((0,4))
plt.ylim((-1,6))

plt.show()

但是，如果 pos 增加，点将更多地向右移动，而不是仅仅从中心向右和向左扩散...

Matplotlib：非随机抖动

Matplotlib: Non-random jitter

python

r

matplotlib

scatter-plot

jitter