Python 在多个Seaborn条带图中可视化样本大小

我试图使用Seaborn条带图来可视化多个数据分布。此图给出了有关样本大小的一些见解。但当分布相似时，很难比较样本大小。 例如，在下图中，阶段7和阶段10具有非常相似的分布，但阶段7具有5990个值，阶段10具有32320个值。 我尝试了不同的alpha值，用更多的数据样本得到更暗的区域，但效果不太好。 使用条带图或任何其他可视化替代方案区分多个分布中的样本大小有何想法

谢谢大家!

帕特里西奥

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在matplotlib的

GridSpec（）

中放置两个seaborn图形。一个是条形图，另一个是用于显示样本数量的条形图

2行1列，高度比（4:1），上下间距：0

gridspec.GridSpec(ncols=1, nrows=2, height_ratios=[4, 1], hspace=0)

完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
import seaborn as sns
sns.set_theme(style="whitegrid")
tips = sns.load_dataset("tips")

fig = plt.figure()
spec = gridspec.GridSpec(ncols=1, nrows=2, height_ratios=[4, 1], hspace=0)

ax0 = fig.add_subplot(spec[0])
sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, jitter=0.4, ax=ax0)
ax1 = fig.add_subplot(spec[1])
sns.barplot(x=tips.day.unique(), y=tips.groupby('day')['total_bill'].count().tolist(), ax=ax1)
ax1.set_ylabel('counts')

plt.show()

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谢谢r初学者！我很高兴我也能帮助你。请接受我的回答。