einzelne Punkte auf einem Graphen Plotten

Question

ich eine Geige Handlung haben, die wie folgt aussieht:

Ich möchte plotten ein paar einzelne Punkte (oder Linien, Kreuze, Punkte je nachdem, was am einfachsten ist) auf jeder x -Wertes, auf der Oberseite der Violinen, wie folgt aus:

Wie gehe ich um dies zu tun?

ist dies der Code die Violine Plots für die Herstellung (siehe Violin Plot with Matplotlib)

from matplotlib.pyplot import figure, show 
from scipy.stats import gaussian_kde 
from numpy.random import normal 
from numpy import arange 

def violin_plot(ax, data, pos, bp=False): 
    '''                                               
    create violin plots on an axis                                        
    ''' 
    dist = max(pos)-min(pos) 
    w = min(0.15*max(dist,1.0),0.5) 
    for d,p in zip(data,pos): 
     k = gaussian_kde(d) #calculates the kernel density                                  
     m = k.dataset.min() #lower bound of violin                                    
     M = k.dataset.max() #upper bound of violin                                    
     x = arange(m,M,(M-m)/100.) # support for violin                                   
     v = k.evaluate(x) #violin profile (density curve)                                   
     v = v/v.max()*w #scaling the violin to the available space                                
     ax.fill_betweenx(x,p,v+p,facecolor='y',alpha=0.3) 
     ax.fill_betweenx(x,p,-v+p,facecolor='y',alpha=0.3) 
    if bp: 
     ax.boxplot(data,notch=1,positions=pos,vert=1) 

if __name__=="__main__": 
    pos = range(5) 
    data = [normal(size=100) for i in pos] 
    fig=figure() 
    ax = fig.add_subplot(111) 
    violin_plot(ax,data,pos,bp=1) 
    fig.savefig("violins.gif") 

Answer 1

plotten Sie die zusätzlichen Daten nach dem anderen Grundstück:

from matplotlib.pyplot import figure, show 
from scipy.stats import gaussian_kde 
from numpy.random import normal 
from numpy import arange 

def violin_plot(ax, data, pos, bp=False): 
    ''' 
    create violin plots on an axis 
    ''' 
    dist = max(pos)-min(pos) 
    w = min(0.15*max(dist,1.0),0.5) 
    for d,p in zip(data,pos): 
     k = gaussian_kde(d) #calculates the kernel density 
     m = k.dataset.min() #lower bound of violin 
     M = k.dataset.max() #upper bound of violin 
     x = arange(m,M,(M-m)/100.) # support for violin 
     v = k.evaluate(x) #violin profile (density curve) 
     v = v/v.max()*w #scaling the violin to the available space 
     ax.fill_betweenx(x,p,v+p,facecolor='y',alpha=0.3) 
     ax.fill_betweenx(x,p,-v+p,facecolor='y',alpha=0.3) 
    if bp: 
     ax.boxplot(data,notch=1,positions=pos,vert=1) 

if __name__=="__main__": 
    pos = range(5) 
    data = [normal(size=100) for i in pos] 
    fig=figure() 
    ax = fig.add_subplot(111) 
    violin_plot(ax,data,pos,bp=1) 

    data_x = [0, 1, 2, 2, 3, 4] 
    data_y = [1.5, 1., 0.7, 2.5, 1, 1.5] 
    ax.plot(data_x, data_y, 'or') 
    fig.savefig("violins.gif") 

die gibt