画图没有什么可说的，直接上图

效果图

代码

# 绘制图， 查看是否数值在阈值上
plt.figure(figsize=(30, 18))
n = 0
for header, value_list in info_dict.items():ref_value_list = ref_info_dict[header]threshold = 1000if header == 'uniformity':threshold = 0.9elif header in ('median_depth', 'average_depth'):threshold = 900elif header in ('dedup_median_depth', 'dedup_average_depth'):threshold = 200print(threshold)n += 1plt.subplot(3, 3, n)# 将数据合并为数据框df = pd.DataFrame({'Group': ['test']*len(value_list) + ['ref']*len(ref_value_list),'Value': value_list + ref_value_list})# 添加每个值的 stripplot, palette 指定调色板颜色sns.stripplot(x='Group', y='Value', data=df, dodge=True, alpha=0.5, jitter=True, palette=['blue', 'green'])plt.axhline(y=threshold, color='red', linestyle='--', label='threshold Line')# 添加直线上的数值标签plt.text(0, threshold, threshold, color='red', fontsize=20)plt.title(header)
# 添加大图标题
plt.suptitle('大图标题', fontsize=30)
# 显示图例
plt.legend()
# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()
# 显示图形
plt.show()
plt.savefig('tmp.jpg')