Python 语言顶刊绘图复现 —— 云雨图

import pandas as pdimport numpy as npnp.random.seed(42)group1 = np.random.normal(5, 1.5, 120)group2 = np.random.normal(7, 2.0, 100)group3 = np.random.exponential(2, 140) + 3# 构造 DataFrame（允许不同长度，自动补 NaN）df = pd.concat([    pd.Series(group1, name="Control"),    pd.Series(group2, name="Treatment A"),    pd.Series(group3, name="Treatment B")], axis=1)print(df.shape)  # (140, 3) —— 行数 = 最长数组长度print(df.head())

  # 标准化输入数据    if isinstance(data, (list, tuple)):        features = [np.asarray(d).ravel() for d in data]    else:        features = [data[col].dropna().values for col in data.columns]    n_groups = len(features)    positions = np.arange(n_groups) * 0.8 + 1.0

# 创建图形    if ax is None:        if figsize is not None:            fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize, dpi=100)        else:            w = width / 100 if width else 6            h = height / 100 if height else 4            fig, ax = plt.subplots(figsize=(w, h), dpi=100)    else:        fig = ax.figure    rng = np.random.default_rng(42)

  # 存储每组小提琴在Y轴上的最大值（用于显著性线定位）    violin_ymax_list = []    # 绘制每个组    for idx, feat in enumerate(features):        if len(feat) == 0:            violin_ymax_list.append(0)            continue        pos = positions[idx]        color = colors[idx % len(colors)]        current_ymax = feat.max()        # 绘制半小提琴（右侧）        if show_violin:            kde = gaussian_kde(feat)            margin = 0.1 * (feat.max() - feat.min()) if feat.max() != feat.min() else 0.1            x_range = np.linspace(feat.min() - margin, feat.max() + margin, 200)            current_ymax = x_range.max()            y_density = kde(x_range)            y_norm = y_density / y_density.max()            profile = violin_width * y_norm            # 填充右侧半小提琴            ax.fill_betweenx(x_range, pos, pos + profile,                             facecolor=color, alpha=0.24, edgecolor=color, linewidth=1.0)        violin_ymax_list.append(current_ymax)        # 绘制原始点（左侧，带抖动）        if show_points:            jitter = rng.uniform(-points_jitter, points_jitter, len(feat))            scatter_color = mcolors.to_rgba(darken_color(color), alpha=points_alpha)            ax.scatter(pos + point_offset + jitter, feat,                       s=points_size**2, color=scatter_color, marker='o', zorder=3)        # 绘制箱线图（居中）        if show_box:            bp = ax.boxplot([feat], patch_artist=True, widths=0.14, positions=[pos], vert=True)            box = bp["boxes"][0]            box.set_facecolor('white')            box.set_edgecolor('black')            box.set_linewidth(1.0)            for line in bp["whiskers"] + bp["caps"] + bp["medians"]:                line.set_color('black')                line.set_linewidth(1.0)

# 显著性标记    if significance_pairs is not None:        line_height = 0.2        delta_h = 0        # 若有小提琴数据，用其最大值；否则回退到原始数据最大值        if violin_ymax_list and max(violin_ymax_list) > 0:            global_violin_ymax = max(violin_ymax_list)        else:            global_violin_ymax = max([max(f) for f in features if len(f) > 0])        for x1, x2, sig_text in significance_pairs:            y_top = global_violin_ymax + line_height * 2 + delta_h            # 绘制横线： ┌───┐            ax.plot([positions[x1], positions[x1], positions[x2], positions[x2]],                    [y_top - line_height, y_top, y_top, y_top - line_height],                    lw=1.5, c='black')            # 添加文本            ax.text((positions[x1] + positions[x2]) / 2, y_top + line_height * 0.2,                    sig_text, ha='center', va='bottom',                    color='black', fontsize=12, fontweight='bold')            delta_h += 0.5    # 设置坐标轴（仅 vertical）    ax.set_xticks(positions)    ax.set_xticklabels(category_names or [f"Group {i+1}" for i in range(n_groups)])    ax.set_xlim(positions[0] - 0.4, positions[-1] + 0.5)    # Y 轴范围：从最小值到显著性线顶部    y_min = min([min(f) for f in features if len(f) > 0])    y_max = (global_violin_ymax + line_height * 2 + delta_h - 0.5 + line_height * 0.2 + 1) \            if significance_pairs else (max(violin_ymax_list) if violin_ymax_list else max([max(f) for f in features if len(f) > 0]))    ax.set_ylim(y_min - 1, y_max + 0.5)    ax.set_ylabel("Value")    ax.set_xlabel("")    if title:        ax.figure.suptitle(title, y=1.06)    ax.grid(True, axis='y', linestyle=':', alpha=0.5)    fig.tight_layout()    return fig