Matplotlib 如何在Seaborn boxplot中加宽方框？

我试图使用Seaborn（）制作一个分组的箱线图，这些箱线都非常窄——窄得看不到分组的颜色

g = seaborn.factorplot("project_code",y="num_mutations",hue="organ",
        data=grouped_donor, kind="box", aspect=3)

如果我放大或将图形拉伸到屏幕宽度的几倍，我可以看到框，但显然这不是标准图形

这似乎是我的数据量的函数；如果我只绘制前500个点（6000个点中的前500个点），我会得到可见但很小的框。它可能是我的数据的高方差的函数；根据matplotlib箱线图文件

默认的[宽度]为0.5，如果较小，则为0.15x（极端位置之间的距离）

不管是什么原因，如果我能把它们加宽的话，图表本身就有足够的空间来放更宽的方框

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不幸的是，控制方框宽度的boxplot关键字

widths

不是有效的

factorplot

关键字，我找不到一个matplotlib函数，该函数将在绘图函数本身之外更改条形图或方框的宽度。我甚至找不到任何人在讨论这个问题；我发现最接近的是箱线图线宽。有什么建议吗？

为了将来的参考，这里有一些相关的代码，可以用图例绘制出正确的图形：（显然，这遗漏了一些重要的东西，实际上不会按原样运行，但希望它能显示一些棘手的部分）

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使用

sns.boxplot

时，添加

dodge=False

将从版本0.9起解决此问题

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sns.factorplot（）

自0.9版以来已被弃用，并已被同样具有

dodge

参数的

catplot（）替换
 你能链接到你看到的情节吗？Seaborn箱线图占据尽可能多的水平空间，因此我不确定问题出在哪里。此外，如果您无法共享实际数据，请尝试共享一些代码，这些代码将生成再现问题的随机数据；这样做还可以让你深入了解问题所在。看起来色调级别完全嵌套在x变量中，我认为这是你的问题。只需删除
hue=“organe”
。没错，删除hue=“organe”会使所有框扩展到可用宽度！这是否意味着无法使用factorplot按器官对我的项目进行颜色编码？
palette=df[“Organe”]。映射（pal_dict）
pal_dict将器官作为键，颜色作为值应该可以实现这一点。
import matplotlib.pylab as pyp
import seaborn as sns

def custom_legend(colors,labels, legend_location = 'upper left', legend_boundary = (1,1)):
    # Create custom legend for colors
    recs = []
    for i in range(0,len(colors)):
        recs.append(mpatches.Rectangle((0,0),1,1,fc=colors[i]))
    pyp.legend(recs,labels,loc=legend_location, bbox_to_anchor=legend_boundary)

# Color boxplots by organ
organ_list = sorted(df_unique(grouped_samples,'type'))
colors = sns.color_palette("Paired", len(organ_list))
color_dict = dict(zip(organ_list, colors))
organ_palette = grouped_samples.drop_duplicates('id')['type'].map(color_dict)

# Plot grouped boxplot
g = sns.factorplot("id","num_mutations",data=grouped_samples, order=id_list, kind="box", size=7, aspect=3, palette=organ_palette)
sns.despine(left=True)
plot_setup_pre()
pyp.yscale('log')
custom_legend(colors,organ_list)