<think>嗯,我现在需要帮助用户解决他们的Python代码问题。他们有一段代码,用来生成箱线图,并且想要在图上显示每个数据点,同时根据wafer_type的颜色添加图例。让我仔细看看他们的代码。
首先,用户的代码结构大概是这样的:他们按DRB_ID和lot_group分组,然后对每个参数进行处理。计算整体的均值和标准差,生成上下限。接着根据WAFER_TYPE生成标签,排序数据,然后分组画箱线图,设置颜色,添加均值线和3σ边界,最后设置图表属性。
用户的需求是:将每个组的data中的所有点标识在图上,并且按照wafertype颜色添加图例。现在,我需要想怎么在现有的代码基础上实现这一点。
首先,标识所有数据点。通常箱线图不显示所有点,但可以叠加散点图。每个数据点需要根据对应的wafer_type来着色。现有的代码中,箱线图的颜色已经根据wafer_type使用了COLOR_MAP,所以散点的颜色应该与之对应。
然后,添加图例。图例需要显示不同wafer_type对应的颜色,可能需要手动创建,因为自动图例可能无法直接关联到散点或箱线图的颜色。
现在,我需要考虑如何将数据点绘制到图上。在箱线图的每个位置(即每个x轴的位置),对应的数据点需要被绘制出来。例如,第一个箱线图对应x=1的位置,其数据点应该在x=1的位置上散布开,颜色根据wafer_type决定。
但如何获取每个数据点的x坐标呢?箱线图的x轴位置是按顺序排列的,每个箱线图对应一个位置。在代码中,data变量是每个分组的值的列表,而labels是分组的名称。所以,每个data[i]对应x=i+1的位置(因为Python的boxplot从x=1开始)。
因此,对于每个分组i,对应的x位置是i+1,然后将该组的所有数据点y值绘制在x=i+1的位置上,颜色根据wafer_type确定。
但如何确定每个分组的wafer_type呢?因为grouped_by_label是按x_label分组的,每个分组有一个wafer_type,可以通过group['WAFER_TYPE'].iloc[0]获取,这和箱线图颜色处理的方式一致。
所以,可以在画箱线图之后,遍历每个分组,获取其对应的x位置,然后在该x位置绘制散点,颜色使用对应的COLOR_MAP中的颜色。
具体来说,可能需要遍历grouped_by_label的每个组,确定该组在data中的索引,然后确定x坐标的位置。或者,在生成data列表的时候,保留对应的wafer_type信息。
或者,更简单的方式是,在生成data的时候,同时记录每个数据点的x坐标和颜色。例如,对于每个组i,x坐标是i+1,颜色由该组的wafer_type决定。
现在,用户现有的代码中,grouped_by_label是按x_label分组的,并且已经按顺序处理了每个组,生成data列表和labels。所以,在绘制散点时,每个组对应的x坐标就是其在data中的索引加1(因为plt.boxplot的x位置从1开始)。
因此,可以遍历每个组,确定该组的x位置,然后在该位置绘制散点。
例如:
for i, (name, group) in enumerate(grouped_by_label):
wafer_type = group['WAFER_TYPE'].iloc[0]
color = COLOR_MAP.get(wafer_type, COLOR_MAP['default'])
x_pos = i + 1 # 因为boxplot的x位置从1开始
y_values = group['VALUE'].values
# 为了分散点,可以在x_pos周围添加一些随机抖动
jitter = np.random.normal(0, 0.1, size=len(y_values))
plt.scatter(x_pos + jitter, y_values, color=color, alpha=0.5, s=10)
这里,添加了随机抖动,避免点全部重叠在一条线上。同时,alpha设置透明度,s调整点的大小。
接下来是添加图例。由于不同的wafer_type有不同的颜色,需要为每个颜色创建一个图例句柄。可以手动创建图例条目,例如:
from matplotlib.lines import Line2D
legend_elements = [
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='DRB_WAFER', markerfacecolor=COLOR_MAP['DRB_WAFER'], markersize=8),
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='NONE_DRB_WAFER', markerfacecolor=COLOR_MAP['NONE_DRB_WAFER'], markersize=8),
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Other', markerfacecolor=COLOR_MAP['default'], markersize=8)
]
plt.legend(handles=legend_elements, loc='best')
这样可以在图上添加图例,说明每种颜色对应的wafer_type。
现在,需要将这些代码整合到用户现有的代码中。具体来说,在绘制箱线图之后,添加散点图的绘制,然后添加图例。
需要注意,用户的代码中已经有一个plt.legend()用于均值线,但现在需要合并两个图例。或者,可能需要将均值线的标签和图例的wafer_type标签合并。
但原来的代码中,用户已经添加了三条水平线,并给它们设置了label='Mean'等,这可能导致图例中出现重复的问题。例如,如果用户调用plt.legend(),可能会显示均值线和散点的图例混合在一起,这可能不是用户想要的。
因此,可能需要处理图例的合并。或者,将均值线的标签和图例分开。
或者,在绘制散点的时候,不设置label,而是手动创建图例,只显示wafer_type的颜色。而均值线的图例可以单独处理。但这样可能需要更复杂的图例处理。
或者,用户可能希望所有的图例项都显示,包括均值和wafer_type。这可能需要将两者的句柄合并。
可能的解决方案:
1. 在绘制散点时,不设置label,而是手动创建图例条目,包括wafer_type的颜色和均值线的标签。
或者,
2. 在绘制均值线时,使用不同的label,然后合并所有图例句柄。
但这样可能会比较复杂。例如,用户原来的代码中,三个axhline都用了label参数,这会导致图例中出现三个重复的条目,因为每次调用axhline都会添加相同的label。例如,三个线都是红色,但标签分别是'Mean', 'mean+3σ', 'mean-3σ'。而散点的图例需要另外添加。
因此,正确的做法应该是:
- 在绘制三条水平线时,为每条线分配不同的标签,然后收集这些线条的句柄,同时收集散点的颜色图例句柄,合并后添加到图例中。
或者,用户可能希望将均值线和wafer_type的图例分开显示。但通常,一个图例包含所有条目更好。
但处理起来可能比较麻烦,因此可能需要先绘制所有元素,然后收集所有需要的图例句柄和标签,最后统一创建图例。
不过,这可能超出了当前用户的需求范围。用户主要需要的是在图上显示所有数据点,并添加wafer_type的颜色图例。原来的均值线图例可能已经存在,但可能会有重复的问题。
现在,回到用户的问题,他们可能希望同时显示wafer_type的图例和均值线的图例。但原来的代码中,三个axhline都用了相同的label参数,例如,三个线都用了label='Mean'等,这会导致图例中重复的问题,因为每个axhline的label会被添加多次,但实际上可能只显示一次。或者,可能只显示最后一个。因此,可能需要重新处理这些标签。
例如,原来的代码:
plt.axhline(y=overall_mean, color='r', linestyle='-', linewidth=1, label='Mean')
plt.axhline(y=upper_bound, color='r', linestyle='-', linewidth=1, label='mean+3σ')
plt.axhline(y=lower_bound, color='r', linestyle='-', linewidth=1, label='mean-3σ')
这三次调用axhline,每次的label不同。如果之后调用plt.legend(),这三个标签会出现在图例中,作为三条红色实线。但同时,散点的颜色图例也需要添加。所以,可能需要将这两部分合并。
此时,可能需要收集所有需要的图例句柄,包括红色线条和wafer_type的颜色标记。
可能的步骤:
1. 绘制箱线图,设置颜色。
2. 绘制散点,每个点的颜色对应wafer_type。
3. 绘制三条红色水平线,分别用不同的label。
4. 创建两个图例:一个用于wafer_type的颜色,另一个用于均值线。但matplotlib通常只支持一个图例,除非手动添加第二个。
或者,将所有图例条目合并到一个图例中。
例如,创建自定义的图例句柄,包括红色线条和颜色点。
但是这可能比较复杂。另一种方法是,在绘制散点时,不设置label,而是手动创建图例条目,同时包括wafer_type和均值线的条目。
例如:
# 创建自定义图例句柄
legend_elements = [
# wafer_type的条目
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='DRB_WAFER', markerfacecolor=COLOR_MAP['DRB_WAFER'], markersize=8),
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='NONE_DRB_WAFER', markerfacecolor=COLOR_MAP['NONE_DRB_WAFER'], markersize=8),
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Other', markerfacecolor=COLOR_MAP['default'], markersize=8),
# 均值线的条目
Line2D([0], [0], color='r', linestyle='-', linewidth=1, label='Mean'),
Line2D([0], [0], color='r', linestyle='-', linewidth=1, label='Mean ±3σ')
]
然后,使用plt.legend(handles=legend_elements)来显示所有条目。但这样可能需要调整,因为原来的三个水平线有三个不同的标签,而这里可能将它们合并为两个条目,比如Mean和上下限。
这可能不符合用户的原意。用户原来的三个axhline分别标为Mean、mean+3σ、mean-3σ,因此需要这三个标签都出现在图例中。
因此,可能需要分别为这三个线创建图例句柄:
legend_elements = [
# wafer_type的条目
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='DRB_WAFER', markerfacecolor=COLOR_MAP['DRB_WAFER'], markersize=8),
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='NONE_DRB_WAFER', markerfacecolor=COLOR_MAP['NONE_DRB_WAFER'], markersize=8),
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Other', markerfacecolor=COLOR_MAP['default'], markersize=8),
# 均值线
Line2D([0], [0], color='r', linestyle='-', linewidth=1, label='Mean'),
Line2D([0], [0], color='r', linestyle='-', linewidth=1, label='Mean +3σ'),
Line2D([0], [0], color='r', linestyle='-', linewidth=1, label='Mean -3σ')
]
然后,将这些handles传递给plt.legend(handles=legend_elements)。这样,图例中将包含所有需要的条目。
不过,这样的图例可能比较冗长,但符合用户的需求。
现在,需要将这些整合到用户的代码中。
总结需要修改的步骤:
1. 在绘制箱线图之后,遍历每个分组,绘制散点。
2. 为每个散点设置对应的颜色,根据wafer_type。
3. 添加抖动,避免点重叠。
4. 创建自定义图例,包含wafer_type的颜色和均值线的标签。
5. 调用plt.legend()显示所有图例。
现在,检查用户的代码中是否已经调用了plt.legend()。是的,用户原来的代码在绘制三条水平线时,使用了label参数,但可能没有调用plt.legend()来显示图例。或者可能调用了,但此时只会显示三条线的图例,而散点的颜色图例不会被显示。
查看用户提供的代码,发现在绘制三条线后,并没有调用plt.legend()。所以,用户当前的代码可能没有显示任何图例。因此,需要添加plt.legend()来显示。
因此,现在需要:
- 在绘制散点后,创建图例,包含wafer_type和三条线的标签。
可能的代码修改步骤:
在用户代码的末尾,添加:
# 创建图例
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
by_label = dict(zip(labels, handles)) # 去重
plt.legend(by_label.values(), by_label.keys(), loc='best')
但这可能无法正确捕获所有条目,因为散点没有设置label,而axhline设置了label。因此,可能需要手动创建图例句柄。
或者,更好的方法是手动创建所有需要的图例句柄,如之前所述。
因此,正确的做法是:
在绘制散点后,手动创建图例的条目,包括:
- 三个wafer_type的颜色标记(散点)。
- 三条红色水平线的标签。
因此,修改后的代码部分:
# 创建绘图
plt.figure(figsize=(20, 10))
boxplot = plt.boxplot(
data,
tick_labels=labels,
patch_artist=True
)
# 设置颜色
COLOR_MAP = {
'DRB_WAFER': '#66CDAA',
'NONE_DRB_WAFER': '#FFDEAD',
'default': '#B0C4DE'
}
for i, (name, group) in enumerate(grouped_by_label):
wafer_type = group['WAFER_TYPE'].iloc[0]
color = COLOR_MAP.get(wafer_type, COLOR_MAP['default'])
boxplot['boxes'][i].set_facecolor(color)
# 绘制所有数据点,按wafer_type颜色
for i, (name, group) in enumerate(grouped_by_label):
wafer_type = group['WAFER_TYPE'].iloc[0]
color = COLOR_MAP.get(wafer_type, COLOR_MAP['default'])
x_pos = i + 1 # 箱线图的x位置从1开始
y_values = group['VALUE'].values
# 添加随机抖动避免点重叠
jitter = np.random.normal(0, 0.05, size=len(y_values)) # 调整抖动量
plt.scatter(x_pos + jitter, y_values, color=color, alpha=0.5, s=20, edgecolors='k', linewidths=0.5)
# 绘制均值线和上下限
mean_line = plt.axhline(y=overall_mean, color='r', linestyle='-', linewidth=1, label='Mean')
upper_line = plt.axhline(y=upper_bound, color='r', linestyle='--', linewidth=1, label='Mean +3σ')
lower_line = plt.axhline(y=lower_bound, color='r', linestyle=':', linewidth=1, label='Mean -3σ')
# 创建图例
# 创建wafer_type的图例句柄
wafer_legend = [
plt.Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='DRB_WAFER',
markerfacecolor=COLOR_MAP['DRB_WAFER'], markersize=8),
plt.Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='NONE_DRB_WAFER',
markerfacecolor=COLOR_MAP['NONE_DRB_WAFER'], markersize=8),
plt.Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Other',
markerfacecolor=COLOR_MAP['default'], markersize=8)
]
# 获取均值线的图例句柄
lines_legend = [mean_line, upper_line, lower_line]
# 合并图例句柄和标签
all_handles = wafer_legend + lines_legend
plt.legend(handles=all_handles, loc='best')
这样,图例将包含wafer_type的颜色标记和三条均值线的不同样式。但需要注意的是,三条均值线使用了不同的线型(实线、虚线、点线),以便在图例中区分。例如,将upper_line的linestyle改为'--',lower_line改为':',这样图例中的线条样式不同,可以区分不同的上下限。
但用户原来的代码中,三条线都是实线(linestyle='-'),这可能让图例中的三个线条看起来一样,导致混淆。因此,可能需要调整线型,或者在标签中明确说明。
或者,保持线型一致,但用标签区分,例如:
mean_line = plt.axhline(..., label='Mean')
upper_line = plt.axhline(..., label='Upper Bound (Mean +3σ)')
lower_line = plt.axhline(..., label='Lower Bound (Mean -3σ)')
这样,即使线型相同,图例中的标签也能说明区别。但这样三个红色线可能在图例中显示为三个相同的红色实线,难以区分。因此,可能需要调整线型,使它们在图例中有不同的样式。
因此,在绘制三条线时,为它们设置不同的线型:
plt.axhline(y=overall_mean, color='r', linestyle='-', linewidth=1, label='Mean')
plt.axhline(y=upper_bound, color='r', linestyle='--', linewidth=1, label='Mean +3σ')
plt.axhline(y=lower_bound, color='r', linestyle=':', linewidth=1, label='Mean -3σ')
这样,图例中的三条线将分别以实线、虚线和点线显示,便于区分。
综上,用户需要修改的代码部分包括:
1. 在绘制箱线图后,遍历每个分组,绘制散点图,添加颜色和抖动。
2. 为三条水平线设置不同的线型和标签。
3. 手动创建图例句柄,合并wafer_type的颜色标记和三条线的样式。
这样,用户就能在图上看到所有数据点,并根据wafer_type着色,同时图例中显示对应的颜色和均值线的说明。
现在,需要检查代码是否还有其他需要注意的地方。例如,抖动的大小、散点的透明度、边缘颜色等,以确保散点图清晰可见,不与箱线图混淆。
此外,可能需要注意数据点的顺序,确保每个散点的x位置与对应的箱线图一致。
最后,确保所有必要的库已导入,例如numpy和matplotlib.pyplot,以及pandas。
用户提供的代码中已经使用了numpy和matplotlib.pyplot,所以需要确认这些导入存在,但可能用户在实际代码中已经处理好了。
综上,最终的代码修改部分应该包括上述步骤,确保数据点被正确绘制,颜色正确,图例完整。</think>以下是代码功能的逐步解释及可视化改进方案:
一、代码功能解析
1. 数据分组处理
- 外层循环:按DRB_ID和批次号分组,区分不同生产批次
- 内层循环:遍历每个检测参数,实现参数级分析
2. 统计量计算
$$ \mu = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i $$
$$ 3\sigma 范围 = \mu \pm 3\sigma $$
通过Pandas计算全局均值和标准差,建立工艺管控基线
3. 数据标注
- 使用条件判断生成晶圆编号标签
- 按测量时间排序保证时序性
- 分类存储数据为绘图做准备
二、可视化增强方案
1. 数据点标注实现
```python
# 在箱线图上叠加散点(需添加在plt.boxplot之后)
for i, (name, group) in enumerate(grouped_by_label):
# 获取对应分组的坐标和颜色
x_position = i + 1 # 箱线图x轴从1开始计数
y_values = group['VALUE'].values
wafer_type = group['WAFER_TYPE'].iloc[0]
color = COLOR_MAP.get(wafer_type, COLOR_MAP['default'])
# 添加随机水平抖动
jitter = np.random.normal(0, 0.05, size=len(y_values))
plt.scatter(
x_position + jitter,
y_values,
color=color,
alpha=0.6, # 设置透明度
edgecolor='k', # 数据点描边
linewidth=0.3, # 边线粗细
s=15, # 点大小
zorder=3 # 确保点在箱线图上方
)
```
2. 图例系统优化
```python
# 创建自定义图例组件(需在plt.legend之前)
from matplotlib.lines import Line2D
# 晶圆类型图例
wafer_legend = [
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='DRB_WAFER',
markerfacecolor=COLOR_MAP['DRB_WAFER'], markersize=8),
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='NONE_DRB_WAFER',
markerfacecolor=COLOR_MAP['NONE_DRB_WAFER'], markersize=8)
]
# 统计线图例
stat_legend = [
Line2D([0], [0], color='r', linestyle='-', label='均值线'),
Line2D([0], [0], color='r', linestyle='--', label='均值+3σ'),
Line2D([0], [0], color='r', linestyle=':', label='均值-3σ')
]
# 合并图例并设置
plt.legend(handles=wafer_legend + stat_legend,
loc='upper right',
framealpha=0.9,
ncol=2) # 分两列显示
```
三、完整改进代码结构
```python
for DRB_ID, lot_group in grouped:
for param in lot_group['PARAMETER_MAPPING'].unique():
# ...原有数据处理部分保持不变...
# 创建绘图
plt.figure(figsize=(20, 10))
boxplot = plt.boxplot(data, tick_labels=labels, patch_artist=True)
# 箱线填色
for i, (name, group) in enumerate(grouped_by_label):
# ...原有填色代码...
# 叠加数据点
for i, (name, group) in enumerate(grouped_by_label):
# 上述散点绘制代码...
# 添加统计线(修改线型)
plt.axhline(overall_mean, color='r', linestyle='-', linewidth=1)
plt.axhline(upper_bound, color='r', linestyle='--', linewidth=1)
plt.axhline(lower_bound, color='r', linestyle=':', linewidth=1)
# 添加图例
# 上述图例创建代码...
# 其余图表设置保持不变...
plt.show()
```
四、可视化效果增强说明
1. 数据分布呈现
- 箱线图:展示数据分布的统计特征(中位数、四分位数等)
- 散点图:揭示原始数据密度和离群点
- 统计线:标定工艺控制边界
2. 视觉优化设计
- 颜色映射:使用差异明显的色系区分晶圆类型
- 点阵参数:通过透明度(alpha)和描边增强重叠数据辨识度
- 布局优化:分栏图例节省空间,确保信息完整可见
该方案在保持原有分析逻辑的基础上,通过数据点可视化增强过程监控能力,图例系统使图表解读更加直观,适用于半导体制造等需要高精度过程控制的场景。