Seaborn 散点图大小和抖动答案

【问题标题】：Seaborn scatterplot size and jitterSeaborn 散点图大小和抖动
【发布时间】：2021-02-09 15:35:42
【问题描述】：

我有以下散点图代码

dimens = (12, 10)
fig, ax = plt.subplots(figsize=dimens)
sns.scatterplot(data = information, x = 'latitude', y = 'longitude', hue="genre", s=200,
                x_jitter=4, y_jitter=4, ax=ax)

无论我将抖动更改为什么，情节仍然非常接近。有什么问题？

示例数据框：

 store      longitude       latitude      genre
mcdonalds    140.232323      40.434343     all
kfc          140.232323      40.434343     chicken
burgerking   138.434343      35.545433     burger
fiveguys     137.323984      36.543322     burger

【问题讨论】：

请分享一些数据，以便我们自己尝试。
我添加了一个数据框。

标签： python jupyter-notebook seaborn

【解决方案1】：

参数s=200 将各个散点设置为非常大的尺寸。与此相比，增加 4 点抖动是非常少的。

【讨论】：

我已经降低了我的 s，但仍然出现同样的问题。我添加了一个数据框。

【解决方案2】：

help page 中写道：

{x,y}_jitterbooleans 或 floats 目前无功能

您可以添加新列或即时添加：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

information = pd.DataFrame({'store':['mcdonalds','kfc','burgerking','fiveguys'],
                   'longitude':[140.232323,140.232323,138.434343,137.323984],
                   'latitude':[40.434343,40.434343,35.545433,36.543322],
                   'genre':['all','chicken','burger','burger']})

def jitter(values,j):
    return values + np.random.normal(j,0.1,values.shape)

sns.scatterplot(x = jitter(information.latitude,2), 
                y = jitter(information.longitude,2),
                hue=information.genre,s=200,alpha=0.5)

【讨论】：