PtitPrince

PtitPrince是一个“雨云图”的Python实现！见：https://github.com/RainCloudPlots/RainCloudPlots

安装

您可以通过pip安装它

pip install ptitprince

或通过conda

conda install -c conda-forge ptitprince

或通过克隆此存储库，并在其根目录中运行以下命令

python setup.py install

学术用途

要引用雨云图，请使用以下信息

Allen M, Poggiali D, Whitaker K et al. Raincloud plots: a multi-platform tool for robust data visualization [version 2; peer review: 2 approved]. Wellcome Open Res 2021, 4:63 (https://doi.org/10.12688/wellcomeopenres.15191.2)

此项目的历史

这是一个R语言的“雨云图”（或“小王子图”，取决于方向）的Python版本，该图是在R语言的ggplot2库中由Micah Allen编写的。我找到了一条询问Python版本雨云图的推文，我同意尝试一下。不幸的是，ggplot2的Python版本（plotnine）不允许以舒适的方式创建新样式。因此，我决定使用seaborn库作为基础编写这个包。

然后，我在Jupyter Notebooks中复制了Micah Allen原始帖子中的图表，并将该代码转换成了Python包。

从那时起，这个包已经获得了一些宣传，例如被列入"awesome-python-data-science"。

更新日志

v.0.2.x

* PtitPrince now relies on seaborn 0.10 and numpy >= 1.13
* kwargs can be passed to the [cloud (default), boxplot, rain/stripplot, pointplot]
                 by preponing [cloud_, box_, rain_, point_] to the argument name.
* End of support for python2, now the support covers python>=3.6

未来的计划

• 请求seaborn维护者添加这种新的图表类型（不会发生）
• 在seabon中添加“移动”选项来控制每个图表的位置，就像在ggplot2中一样。（已添加到ptitprince）
• 让RainCloud发布（已完成！）
• 为云添加对数密度估计（LDE）选项
• 添加重复测量功能