Различные полевые диаграммы в одном и том же положении oX

Question

Я пытаюсь комбинировать полевые диаграммы с диаграммой рассеяния для алгоритма, оценивающего визуализацию. Мои данные разделен следующим образом:

• оХ - информация о периоде времени (1 год, 2 года и т.д.)
• OY - информация о счете
• 2 алгоритмов для каждого периода с различным моделированием результаты (нанесенные на график, как
) присущи рефлективный, вербальный
• 2 эвристика с одним значением (на графике как точка)

Я пытаюсь легко сравнить эффективность метода для каждого периода времени.

Небольшой образец данные:

1 year    2 years   
A1 A2 H1 H2 A1 A2 H1 H2 
124 168 155 167 130 130 150 164 
102 155   100 172  
103 153   117 145  
102 132   145 143  
145 170   133 179  
136 125   115 153  
116 150   136 131  
146 192   106 148  
124 122   127 158  
128 123   149 200  
141 158   137 156  

Я пытаюсь получить что-то, что выглядит следующим образом:

До сих пор я прояснился мои данные, чтобы иметь наблюдения для каждого алгоритма (RS, EA) и для каждого периода (52, 104, 156 и т. Д.) Отдельно like so, но я не могу понять, как группировать их за период, рисуя 2 разных ящика для одного и того же галочки X. Я предполагаю, что как только я разобрался с фреймворком boxplot и сюжетом, я могу просто рассказать о разбросе сверху.

Answer 1

удалось решить эту Между тем, в случае, если это поможет кому-то из:

ax1 = sns.boxplot(data = meta, x = 'Time', y = 'PRS', color = '#880BDD', linewidth=0.8) 
ax1 = sns.boxplot(data = meta, x = 'Time', y = 'EA', color = '#0BC9DD', linewidth=0.8) 
ax1 = sns.boxplot(data = meta, x = 'Time', y = 'ERS', color = '#9BD19D', linewidth=0.8) 
ax1 = sns.pointplot(data = simple, x = 'Time', y = 'Greedy Average', color='#FFC48C', markers ='s', join=False) 
ax1 = sns.pointplot(data = simple, x = 'Time', y = 'Greedy Total', color='#FF9F80', markers='o', join=False) 
ax1 = sns.pointplot(data = simple, x = 'Time', y = 'Greedy Weeks', color='#F56991', markers='*', join=False) 
ax1.set(xlabel = "Planning Horizon (weeks)") 
ax1.set(ylabel = "Hypervolume") 
EA = mpatches.Patch(color='#0BC9DD', label = 'EA') 
PRS = mpatches.Patch(color='#880BDD', label = 'PRS') 
ERS = mpatches.Patch(color='#9BD19D', label = 'ERS') 
GA = mlines.Line2D([], [], color='#FFC48C', marker = 's', label = 'Greedy Average') 
GT = mlines.Line2D([], [],color='#FF9F80', label = 'Greedy Total', marker = 'o') 
GW = mlines.Line2D([], [],color='#F56991', label = 'Greedy Weeks', marker = '*') 
plt.legend(handles = [EA, ERS, PRS, GA, GT, GW], loc = 'bottom left', title = "Algorithm") 
ax1.set_title("Algorithm Comparison") 

Результаты в этом: