Python Matplotlib/Seaborn：如何在x轴的上边缘绘制rugplot？

假设我使用下面的代码绘制一个图。如何在x轴的上边缘绘制地毯部分

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
导入seaborn作为sns
sns.distplot（np.random.normal（0,0.1100），rug=True，hist=False）
plt.show（）

只是数据点上的细线。你可以把它们想象成细条。也就是说，您可以有以下解决方法：在不使用地毯的情况下绘制

distplot

，然后创建一个双x轴，并使用细条绘制条形图。以下是一个可行的答案：

import numpy as np; np.random.seed(21)
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

fig, ax = plt.subplots()

data = np.random.normal(0, 0.1, 100)
sns.distplot(data, rug=False, hist=False, ax=ax)

ax1 = ax.twinx()
ax1.bar(data, height=ax.get_ylim()[1]/10, width=0.001)
ax1.set_ylim(ax.get_ylim())
ax1.invert_yaxis()
ax1.set_yticks([])
plt.show()

---

seaborn.rugplot创建一个

线集合

，线的长度在轴坐标中定义。这些轴始终相同，因此，如果反转轴，则绘图不会更改

不过，您可以根据数据创建自己的

LineCollection

。与使用

bar

s相比，它的优点是线宽以点为单位，因此不会丢失任何与数据范围无关的行

import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

def upper_rugplot(data, height=.05, ax=None, **kwargs):
    from matplotlib.collections import LineCollection
    ax = ax or plt.gca()
    kwargs.setdefault("linewidth", 1)
    segs = np.stack((np.c_[data, data],
                     np.c_[np.ones_like(data), np.ones_like(data)-height]),
                    axis=-1)
    lc = LineCollection(segs, transform=ax.get_xaxis_transform(), **kwargs)
    ax.add_collection(lc)

fig, ax = plt.subplots()

data = np.random.normal(0, 0.1, 100)
sns.distplot(data, rug=False, hist=False, ax=ax)

upper_rugplot(data, ax=ax)

plt.show()

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我不知道为什么有人否决了你的答案，因为这似乎是正确的做法。这就是说，它不会产生一个相同的地毯（我将种子设置为21，就像你为了比较结果所做的那样）。它们非常接近，但并不完全相同。有什么想法吗？（我的seaborn答案经常被否决；我想我知道是谁做的，但不知道为什么。）总之，我想你可以直接在倒置的双轴上绘制一个

rugplot

，对吧？@Victorvalentie:我的数据看起来像

[-0.00519642-0.01111961 0.10417968-0.12567393 0.07453877-0.17110538-0.02058644-0.02345713 0.1128144-0.0012626-0.06132003 0.13736885…

。您也有相同的数字数组吗？@ImportanceOfBeingErnest:xli特别尝试了

ax1=ax.twiny（）

；

sns.rugplot（数据，ax=ax1）

axim.set\u（））

但rugplot仍在底部x上-axis@Bazingaa是的，这里是相同的数组。您可以检查

数据[82]

是否由sns默认方法绘制，但不是由您绘制的。我不知道为什么会发生这种情况。