数据分布：散点+箱线+小提琴 三图合一

效果：

代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as npdef multi_violin_box_scatter(data_dict, colors=None):"""将多组数据的数据分布（以多种形式），展示在同一个图中。data_dict: key是数据名称，会显示在x轴上。"""if colors is None:colors = ["#75A478", "#D75B5B", "#D6A232", "#858585"]if len(colors) < len(data_dict):return -1# 准备数据data = []categories = []for key in data_dict:data.append(data_dict[key])categories.append(key)# 创建图形fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))# 绘制右半边的小提琴图for i in range(len(data)):parts = ax.violinplot(data[i], positions=[i], showmeans=False, showmedians=False, showextrema=False)for pc in parts['bodies']:  # 手动调整小提琴图形状，使其只显示右半边verts = pc.get_paths()[0].vertices  # 获取小提琴图的顶点verts[:, 0] = np.clip(verts[:, 0], i, np.inf)  # 只保留x方向大于中心位置的部分pc.set_facecolor(colors[i])pc.set_edgecolor('black')pc.set_alpha(0.7)# 绘制箱线图（在每个类别的中间位置）box_positions = np.arange(len(data))ax.boxplot(data, positions=box_positions, widths=0.1, patch_artist=True,boxprops=dict(facecolor='white', color='black'),medianprops=dict(color='black'),whiskerprops=dict(color='black'),capprops=dict(color='black'),flierprops=dict(marker='o', color='black', markersize=1),  # 设置异常值点的样式showfliers=True  # 显示异常值)# 绘制散点图for i, d in enumerate(data):jittered_x = np.random.normal(loc=i - 0.1, scale=0.05, size=len(d))  # 添加随机偏移，使点分散开、不要在一条竖线上ax.scatter(jittered_x, d, color=colors[i], alpha=0.8, s=1)# 设置x轴和y轴ax.set_xticks(np.arange(len(categories)))ax.set_xticklabels(categories)ax.set_ylabel('No. of BGCs / genome')# 显示图像plt.show()if __name__ == '__main__':# 小提琴+箱线+散点data_dict = {'subtilis': np.random.normal(15, 5, 500),'cereus': np.random.normal(15, 5, 500),'megaterium': np.random.normal(8, 3, 500),'circulans': np.random.normal(4, 2, 500)}multi_violin_box_scatter(data_dict, ['#7FA557', '#AE5259', '#CF992C', '#7E7E7E'])