Python 使用seaborn绘制QQ图的FaceGrid

我画不出一张画

我有一个由m行（观察值）和n列（特征）组成的矩阵，我想为每个特征（列）绘制一个QQ图，将其与正态分布进行比较

到目前为止，我的代码如下：

import scipy.stats as ss

def qqplots(fpath, expr, title):

    def quantile_plot(x, **kwargs):
        x = ss.zscore(x)
        qntls, xr = ss.probplot(x, dist="norm")
        plt.scatter(xr, qntls, **kwargs)

    expr_m = pd.melt(expr)
    expr_m.columns = ["Feature", "Value"]
    n_feat = len(expr_m["Feature"].value_counts().index)

    n_cols = int(np.sqrt(n_feat)) + 1

    g = sns.FacetGrid(expr_m, col="Feature", col_wrap=n_cols)
    g.map(quantile_plot, "Value");
    plt.savefig(fpath + ".pdf", bbox_inches="tight")
    plt.savefig(fpath + ".png", bbox_inches="tight")
    plt.close()

qqplots("lognorm_qqplot", np.log2(expr), "Log-normal qqplot")

expr

变量是一个包含m行（观察值）和n列（特征值）的数据帧

我得到的例外情况如下：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-52-f9333a55702e> in <module>()
     39     plt.close()
     40 
---> 41 qqplots("lognorm_qqplot", np.log2(expr), "Log-normal qqplot")

<ipython-input-52-f9333a55702e> in qqplots(fpath, expr, title)
     34 
     35     g = sns.FacetGrid(expr_m, col="Feature", col_wrap=n_cols)
---> 36     g.map(quantile_plot, "Value");
     37     plt.savefig(fpath + ".pdf", bbox_inches="tight")
     38     plt.savefig(fpath + ".png", bbox_inches="tight")

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/seaborn/axisgrid.py in map(self, func, *args, **kwargs)
    726 
    727             # Draw the plot
--> 728             self._facet_plot(func, ax, plot_args, kwargs)
    729 
    730         # Finalize the annotations and layout

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/seaborn/axisgrid.py in _facet_plot(self, func, ax, plot_args, plot_kwargs)
    810 
    811         # Draw the plot
--> 812         func(*plot_args, **plot_kwargs)
    813 
    814         # Sort out the supporting information

<ipython-input-52-f9333a55702e> in quantile_plot(y, **kwargs)
     25         y = ss.zscore(y)
     26         qntls, xr = ss.probplot(y, dist="norm")
---> 27         plt.scatter(xr, qntls, **kwargs)
     28 
     29     expr_m = pd.melt(expr)

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/pyplot.py in scatter(x, y, s, c, marker, cmap, norm, vmin, vmax, alpha, linewidths, verts, edgecolors, hold, data, **kwargs)
   3249                          vmin=vmin, vmax=vmax, alpha=alpha,
   3250                          linewidths=linewidths, verts=verts,
-> 3251                          edgecolors=edgecolors, data=data, **kwargs)
   3252     finally:
   3253         ax.hold(washold)

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/__init__.py in inner(ax, *args, **kwargs)
   1810                     warnings.warn(msg % (label_namer, func.__name__),
   1811                                   RuntimeWarning, stacklevel=2)
-> 1812             return func(ax, *args, **kwargs)
   1813         pre_doc = inner.__doc__
   1814         if pre_doc is None:

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py in scatter(self, x, y, s, c, marker, cmap, norm, vmin, vmax, alpha, linewidths, verts, edgecolors, **kwargs)
   3838         y = np.ma.ravel(y)
   3839         if x.size != y.size:
-> 3840             raise ValueError("x and y must be the same size")
   3841 
   3842         s = np.ma.ravel(s)  # This doesn't have to match x, y in size.

ValueError: x and y must be the same size

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
39 plt.close（）
40
--->41 qqplot（“lognorm_qqplot”，np.log2（expr），“对数正常qqplot”）
在QQplot中（路径、表达式、标题）
34
35 g=sns.FaceGrid（expr\u m，col=“Feature”，col\u wrap=n\u cols）
--->36 g.map（分位数图，“值”）；
37 plt.savefig（fpath+“.pdf”，bbox_inches=“tight”）
38 plt.savefig（fpath+“.png”，bbox_inches=“紧密”）
/地图中的usr/local/lib/python3.5/site-packages/seaborn/axisgrid.py（self、func、*args、**kwargs）
726
727#画出情节
-->728自切面图（func、ax、图参数、kwargs）
729
730#完成注释和布局
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/seaborn/axisgrid.py in_facet_plot（self、func、ax、plot_args、plot_kwargs）
810
811#画出情节
-->812 func（*绘图参数，**绘图参数）
813
814#整理支持信息
分位数图中（y，**kwargs）
25 y=ss.zscore（y）
26 qntls，xr=ss.probplot（y，dist=“norm”）
--->27 plt.散射（xr，qntls，**kwargs）
28
29 expr\u m=局部熔化（expr）
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/pyplot.py散点（x、y、s、c、标记、cmap、norm、vmin、vmax、alpha、线宽、顶点、边色、保持、数据、**kwargs）
3249 vmin=vmin，vmax=vmax，alpha=alpha，
3250线宽=线宽，顶点=顶点，
->3251 edgecolors=edgecolors，data=data，**kwargs）
3252最后：
3253斧头保持（洗旧）
/usr/local/lib/python3.5/site packages/matplotlib/_______.py位于内部（ax、*args、**kwargs）
1810警告。警告（消息%（标签名称，功能名称），
1811运行时警告，堆栈级别=2）
->1812返回函数（ax，*args，**kwargs）
1813预付款单=内部付款单__
1814如果pre_doc为无：
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/axes//u axes.py散点（self、x、y、s、c、marker、cmap、norm、vmin、vmax、alpha、线宽、顶点、边色、**kwargs）
3838 y=np.ma.ravel（y）
3839如果x.size！=y、 尺寸：
->3840提升值错误（“x和y必须大小相同”）
3841
3842 s=np.ma.ravel（s）#这不必匹配x，y的大小。
ValueError:x和y的大小必须相同

我做到了这一点，还将颜色更改为使用Seaborn调色板，代码如下：

def qqplots(fpath, expr, title):

    def quantile_plot(x, **kwargs):
        x = ss.zscore(x)
        ss.probplot(x, plot=plt)

    expr_m = pd.melt(expr)
    expr_m.columns = ["Feature", "Value"]
    n_feat = len(expr_m["Feature"].value_counts().index)

    n_cols = int(np.sqrt(n_feat)) + 1

    g = sns.FacetGrid(expr_m, col="Feature", col_wrap=n_cols)
    g.map(quantile_plot, "Value");
    for ax in g.axes:
        ax.get_lines()[0].set_markerfacecolor(sns.color_palette()[0])
        ax.get_lines()[1].set_color(sns.color_palette()[3])
    plt.savefig(fpath + ".pdf", bbox_inches="tight")
    plt.savefig(fpath + ".png", bbox_inches="tight")
    plt.close()

qqplots("lognorm_qqplot", np.log2(expr), "Log-normal qqplot")

---

“ss”是全局变量还是模块？！哎呀，忘记添加了。它是

scipy.stats

。编辑thanks@fbrundu不是答案，但您可能想看看我是如何在这里实现的：当从

statsmodels.api

应用

qqqplot

时，这个答案似乎不正确。我得到一个空白的绘图网格，后面是每个单独的

qqplot

。我现在无法测试它。如果代码不再有效，请发布另一个答案。谢谢