Статистическая значимость на графике matplotlib / seaborn?
Я закончил анализировать свои данные и хочу показать, что они статистически значимы, используя t-test_ind. Однако я не нашел ничего функционального, чтобы показать это, кроме того, что было упомянуто в (Как вставить статистические аннотации (звезды или p-значения) в графики matplotlib / seaborn?):
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statannot import add_stat_annotation
ax = sns.barplot(x=x, y=y, order=order)
add_stat_annotation(ax, data=df, x=x, y=y,
boxPairList=[(order[0], order[1]), (order[0], order[2])],
test='t-test_ind',
textFormat='star',
loc='outside')
Однако, используя этот подход, всякий раз, когда я пытаюсь сохранить график с помощью plt.savefig(), добавленные значения с использованием add_stat_annotation отбрасываются (похоже, matplotlib не распознает добавленные аннотации). Использование опции loc='inside' портит мой сюжет, поэтому на самом деле это не вариант.
Поэтому я спрашиваю, есть ли какой-нибудь более простой способ добавить значимость непосредственно в matplotlib / seaborn или вы можете plt.savefig() с достаточным количеством границ / отступов, чтобы включить все.
Ответы 1
В основном это была проблема с отключением xlabel. Так что в будущих приложениях я бы использовал add_stat_annotation из webermarcolivier/statannot. Для сохранения файлов используйте одну из следующих возможностей:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.tight_layout() # Option 1
plt.autoscale() # Option 2
plt.savefig('filename.png', bbox_inches = "tight") # Option 3
Надеюсь, это поможет кому-то для будущего использования.