如何更改 seaborn 线性回归联合图中的线条颜色答案

【问题标题】：How to change the line color in seaborn linear regression jointplot如何更改 seaborn 线性回归联合图中的线条颜色
【发布时间】：2015-10-12 16:01:05
【问题描述】：

如seaborn API 中所述，以下代码将生成线性回归图。

import numpy as np, pandas as pd; np.random.seed(0)
import seaborn as sns; sns.set(style="white", color_codes=True)
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg')
sns.plt.show()

但是，对于大量数据点，回归线不再可见。我怎样才能改变它的颜色？我找不到内置的 seaborn 命令。

如果线条在背景中（即在点后面），我还想问一下如何将它带到前面。

【问题讨论】：

如果 seaborn 将艺术家归还，这将非常容易。如果函数 API 中没有旋钮，您可以做的最好的事情是查看g.lines 尝试猜测回归线中的哪个艺术家，然后执行ln.set_color('k')
@tcaswell 感谢您的提示！不幸的是AttributeError: 'JointGrid' object has no attribute 'lines'

标签： matplotlib seaborn

【解决方案1】：

正如 mwaskom 巧妙地指出的那样，有几种方法。您可以将参数传递给联合图，但在那里设置 color 会影响整个散点图：

import numpy as np, pandas as pd; np.random.seed(0)
import seaborn as sns#; sns.set(style="white", color_codes=True)
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg',
                  joint_kws={'color':'green'}) # Scatter and regression all green

或者通过散点图关键字字典传递一个线图关键字字典。我阅读了seaborn/linearmodels.py 来弄清楚在哪里执行此操作，这本身就很有趣且内容丰富。字典中的字典：

g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg',
                  joint_kws={'line_kws':{'color':'cyan'}}) # Only regression cyan

或者您可以在绘制后访问该线并直接更改它。这取决于回归线是绘制的第一条线，因此可能会因 seaborn 更新而中断。它在美学/教学上也有所不同，因为您不会重新着色不确定性传播。这是熟悉JointGrid 对象是什么以及如何与它交互的好方法。（也许有些属性你不能用函数调用参数设置，虽然我想不出。）

g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg')
regline = g.ax_joint.get_lines()[0]
regline.set_color('red')
regline.set_zorder(5)

【讨论】：

这可行，但最好使用 joint_kws 选项将颜色传递到绘图中。
我认为这就是所有方法，@mwaskom。还有什么要记录的吗？ :)
如何使用最新的 seaborn 版本获得此输出？
现在适用于 seaborn 0.11.1；唯一的变化是最后一个选项，红线。
Seaborn 过去会自动执行此操作，但现在不会了，@Mehdi Abassi。（感谢您指出；我已经更新了图形。）看起来最好的做法是 calculate coefficients using statistical functions 并自己添加文本字符串。