使 seaborn 色调图例对数化答案

【问题标题】：Make the seaborn hue legend logarithmic使 seaborn 色调图例对数化
【发布时间】：2022-12-11 22:45:49
【问题描述】：

我有两个独立的线性变量和一个相关的指数变量。

x = range(100)
y = range(100)
z = [2**i for i in range(100)]
df = pd.DataFrame({"x":x,"y":y,"z":z})

sns.scatterplot(
    x=df.x,
    y=df.y,
    hue=df.z
)

我怎样才能使色相比例对数化，从而显示数据中的模式？
我可以防止图例以科学记数法显示大数吗？
Pyplot 仅包含 x 和 y 轴刻度的设置器，我只发现了如何将图例更改为离散值。

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib seaborn

【解决方案1】：

要使用 Seaborn 库使散点图中的色相比例为对数，您可以使用 set() 方法并将 colorscale 参数设置为“log”：

sns.scatterplot(
    x=df.x,
    y=df.y,
    hue=df.z
).set(colorscale='log')

这将使图中的颜色分布更均匀，这有助于揭示数据中的模式，这些模式可能无法通过线性比例立即显现出来。

为防止图例以科学记数法显示大量数字，您可以在创建绘图时使用 tickformat 参数。此参数允许您使用与 Python 中的 str.format() 方法相同的语法为刻度标签指定自定义格式字符串。例如，要禁止科学计数，显示所有带两位小数的数字，可以使用如下代码：

sns.scatterplot(
    x=df.x,
    y=df.y,
    hue=df.z
).set(colorscale='log',
      tickformat='.2f')

这将导致图例显示带有两位小数的数字，而不是对大数字使用科学记数法。

请注意，tickformat 参数仅在色相轴为数字时有效。如果色调值是分类的，则可以使用 hue_norm 参数指定归一化函数，并使用 hue_order 参数指定绘制类别的顺序。然后，您可以使用 legend_out 参数将图例移到绘图区域之外，这有助于防止过度拥挤。例如：

sns.scatterplot(
    x=df.x,
    y=df.y,
    hue=df.z,
    hue_norm=(0, 2**10),
    hue_order=list(range(0, 2**10, 2**8)),
    legend_out=True
).set(colorscale='log')

这将在对数刻度上绘制色调值，标准化范围为 0 到 1024，类别的顺序固定。图例将放置在绘图区域之外，并且将显示没有科学记数法的色调值。您可以根据需要调整参数以自定义图的外观。

【讨论】：