Python 在Seaborn pointplot中更改x轴上两个相邻值之间的间距

当我使用Seaborn pointplot进行绘图时，x轴上两个相邻值之间的间距应该不同，但现在所有值都相同，我如何更改

例如，5和7之间的间隙为2，其他间隙为1，但在绘图中它们的长度都相同

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset('tips')
tips.loc[(tips['size'] == 6), 'size'] = 7
sns.pointplot('size', 'total_bill', 'sex', tips, dodge=True)

---

这在Seaborn中是不可能的，原因似乎是它会干扰

hue=

参数中的嵌套分组，如中所示，该参数过去有一个

positions=

关键字（如

plt.boxplot

）

如注释所示，使用

plt.errorbar

可以达到预期的结果

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

tips = sns.load_dataset('tips')
tips.loc[(tips['size'] == 6), 'size'] = 7

# This is to avoid that the points from the different curves are in the
# exact same x-position (so that the error bars to not obfuscate each other)
offset_amount = 0.1
gender_groups = tips.groupby('sex')
num_groups = gender_groups.ngroups
lims =  num_groups * offset_amount / 2
offsets = np.linspace(-lims, lims, num_groups) 

# Calculate and plot the mean and error estimates.
fig, ax = plt.subplots()
for offset, (gender_name, gender) in zip(offsets, gender_groups):
    means = gender.groupby('size')['total_bill'].mean()
    errs = gender.groupby('size')['total_bill'].sem() * 1.96 #95% CI
    ax.errorbar(means.index-offset, means, marker='o', yerr=errs, lw=2)

---

在点图中，X轴是一个分类轴，想象它更像[“苹果”、“香蕉”、“樱桃”，因此没有“距离”。相反，您可能希望使用matplotlib散点图或errorbar图。