X-Achse ist nicht korrekt in Seaborn

Question

Ich habe einen mehrstufigen indizierten Datenrahmen, den ich versuche, in Seaborn anzuzeigen. Das Diagramm wird angezeigt, aber die Werte der X-Achse werden als Textbeschriftungen anstelle von tatsächlichen X-Werten behandelt. Die Schnipsel unten zeigt, wie Abtastdaten hergestellt und aufgetragen:

>>> import numpy, pandas, seaborn 
>>> from matplotlib import pyplot 
>>> index = pandas.MultiIndex.from_product((list('abc'), [10**x for x in range(4)]), names=['letters', 'powers']) 
>>> index 
MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c'], [1, 10, 100, 1000]], 
      labels=[[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]], 
      names=['letters', 'powers']) 

>>> df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(12, 2), index=index, columns=['x', 't']) 
>>> df 
         x   t 
letters powers      
a  1  1.764052 0.400157 
     10  0.978738 2.240893 
     100  1.867558 -0.977278 
     1000 0.950088 -0.151357 
b  1  -0.103219 0.410599 
     10  0.144044 1.454274 
     100  0.761038 0.121675 
     1000 0.443863 0.333674 
c  1  1.494079 -0.205158 
     10  0.313068 -0.854096 
     100 -2.552990 0.653619 
     1000 0.864436 -0.742165 

>>> seaborn.factorplot(x='powers', y='t', hue='letters', data=df.reset_index()) 
>>> pyplot.show() 

Der Plot zeigt sich:

jedoch die x-Achse ist die numerische Werte als Textetiketten verwenden. Ich möchte, dass die x-Achse eine exponentielle Progression zeigt, wie es von den Werten erwartet wird (d. H. 1000 sollte 10 mal weiter von 100 als 100 von 10 sein). Wie kann ich das beheben?

Ich vermute, dass der Multi-Index für das Problem nicht relevant ist, aber vielleicht wird der Datentyp, der interpretiert wird, signifikant. Ein ähnliches Problem scheint hier zu passieren: seaborn boxplots at desired distances along the x axis. Ich glaube nicht, dass es sich um ein Duplikat handelt, aber wenn die Gemeinschaft nicht einverstanden ist, würde ich mich über eine kurze Erläuterung freuen, wie ich sie in meinem Fall anwenden kann.

Answer 1

factorplot behandelt Ihre [1, 10, 100, 1000] als Kategorien (oder Faktoren). Das sind keine Zahlen für Seaborn - nur Etiketten. Deshalb sind sie gleichmäßig verteilt (und intern platziert sie diese Etiketten auf einer linearen Abstandskala von 0 bis 3). Der Nebeneffekt davon ist, dass es die logarithmisch skalierte Darstellung nachahmt, die Sie behalten möchten.

Wenn ich richtig verstehe, was zu tun versuchen, kann dies ohne Seaborn erreicht werden, aber wenn es Styling Sie sind, nachdem Sie es immer noch und danach etwas tun importieren:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,3)) 

for l in df.index.get_level_values(0).unique(): 
    ax.plot(df.loc[l, 'x'], 'o-', label=l) 
ax.legend(loc=0) 
ax.set_xlim([-10, 1001]) 
ax.set_xticks(df.index.get_level_values(1).unique()) 

die Diagramm wie folgt produzieren:

Und ich bin nicht sicher, ob das wirklich ist, was Sie brauchen, da lineare Skala auf der x-Achse darstellt, wird linken Seite unlesbar zu machen. Ihr aktuelles Diagramm hat das Aussehen einer logarithmisch skalierten X-Achse, die eine besser lesbare Darstellung zu sein scheint.