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seaborn在次要情节中产生单独的数字

发布于2019-09-11 19:39 阅读(702) 评论(0) 点赞(13) 收藏(1)

我正试图在seaborn中使用以下方法制作2x1子情节图：

data = pandas.DataFrame({"x": [1, 2, 4],
                        "y": [10,20,40],
                        "s": [0.01,0.1,1.0]})

plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1)
sns.pointplot(x="x", y="y", data=data)
plt.errorbar(np.arange(len(data["x"])), data["y"], yerr=data["s"])
plt.subplot(2, 1, 2)
sns.factorplot(x="x", y="y", data=data)
plt.show()

它产生两个独立的数字，而不是一个带有两个子图的单个数字。为什么它会这样做？如何为多个单独的子图调用seaborn？

我试着查看下面引用的帖子，但我看不出即使factorplot首先调用也可以添加子图。有人能举例说明吗？这会有所帮助。我的尝试：

data = pandas.DataFrame({"x": [1, 2, 4],
                        "y": [10,20,40],
                        "s": [0.01,0.1,1.0]})

fig = plt.figure()
sns.pointplot(x="x", y="y", data=data)
ax = sns.factorplot(x="x", y="y", data=data)
fig.add_subplot(212, axes=ax)
plt.errorbar(np.arange(len(data["x"])), data["y"], yerr=data["s"])
plt.show()

解决方案

问题是factorplot创建一个新FacetGrid实例（反过来创建自己的图形），它将应用绘图函数（默认情况下为pointplot）。所以，如果你想要的只是pointplot，那么只使用它是有意义的pointplot，而不是factorplot。

以下是一个黑客，如果你真的想，无论出于何种原因，告诉factorplot谁Axes执行其密谋。正如@mwaskom在评论中指出的那样，这不是受支持的行为，因此虽然它现在可能有用，但未来可能不会。

你可以告诉你使用kwarg factorplot对给定的情节进行绘图，然后传递给你，因此链接的答案可以回答你的问题。但是，由于调用，它仍然会创建第二个数字，但这个数字只是空的。这里有一个解决方法，它可以在调用前关闭那个额外的数字Axesaxmatplotlibfactorplotplt.show()

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
import seaborn as sns
import numpy as np

data = pandas.DataFrame({"x": [1, 2, 4],
                        "y": [10,20,40],
                        "s": [10,10,10]}) # I increased your errors so I could see them

# Create a figure instance, and the two subplots
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)

# Tell pointplot to plot on ax1 with the ax argument
sns.pointplot(x="x", y="y", data=data, ax=ax1)

# Plot the errorbar directly on ax1
ax1.errorbar(np.arange(len(data["x"])), data["y"], yerr=data["s"])

# Tell the factorplot to plot on ax2 with the ax argument
# Also store the FacetGrid in 'g'
g=sns.factorplot(x="x", y="y", data=data, ax=ax2)

# Close the FacetGrid figure which we don't need (g.fig)
plt.close(g.fig)

plt.show()