如何将线条样式应用于 Seaborn 线图中的特定线条？

Question

我有一个数据框，其中 Products 列中有许多不同的项目，我们只显示几个：

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

data = np.array([[1, 1, 570], [2, 1, 650], [1, 2, 27], [2, 2, 64], [1, 3, 125], [2, 3, 216],  
                  [1, 'item_1', 343], [2, 'item_1', 340], [1, 'item_2', 343], [2, 'item_2', 345]])
df = pd.DataFrame(data=data, columns=["Flag", "Products", "Value"])

我正在使用 Seaborn 获得以下线图：

sns.set_theme()
sns.set_style("ticks")
sns.set_context("paper")

fig1, ax1 = plt.subplots()
sns.lineplot(data=df, x="Flag", y="Value", 
             hue="Products", style="Products", ax=ax1)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 1),borderaxespad=0)
fig1.tight_layout()

通过这种方式，所有线条都有 Seaborn“选择”的样式，但我需要为名为“item_1”和“item_2”的产品设置特定颜色和线条样式（不是虚线）。 到目前为止，我已经找到了以下解决方案：

palette = {c:'red' if c=='item_1' else 'blue' for c in df.Products.unique()}
sns.lineplot(data=df, x="Flag", y="Value", 
             hue="Products", style="Products", palette=palette, ax=ax1)

所以，我可以只为 item_1 设置红色，但所有其他行都是蓝色的，而我想：

• 为 items_1 和 items_2 设置红色和非虚线
• 为所有其他线条设置另一个调色板（例如明亮）

有可能吗？

Answer 1

非常感谢@Diziet Asahi，这确实适用于示例数据框！但是，在包含更多项目的完整数据框中，我收到错误消息：

调色板字典缺少键：{'9', '20', ...}

我猜这是因为 seaborn 中的默认调色板是一个只有十种不同色调的定性调色板。 为了处理这个错误，我设置了以下调色板：

cmap = sns.color_palette("hls", 75)

这也适用于选择“husl”色彩空间。

Answer 2

palette= 和dashes= 可以通过字典映射用于不同颜色/样式的列的级别。

您可以手动或以编程方式生成这些字典（取决于您有多少级别）。

例如，调色板：

#color palette
cmap = sns.color_palette("bright")
palette = {key:value for key,value in zip(data[hue_col].unique(), cmap)}
palette['item_1'] = 'red'
palette['item_2'] = 'red'

输出：

{'1': (0.00784313725490196, 0.24313725490196078, 1.0),
'2': (1.0, 0.48627450980392156, 0.0),
'3': (0.10196078431372549, 0.788235294117647, 0.2196078431372549),
'item_1': 'red,
'item_2': 'red'}

我们为每个级别赋予与“明亮”调色板不同的颜色，如果需要，我们可以手动修复一些值（尽管请记住，明亮调色板中已经有一种与红色非常相似的颜色，所以有可能会造成一些混乱）。

破折号样式也可以这样做：

#style palette
dash_list = sns._core.unique_dashes(data[style_col].unique().size+1)
style = {key:value for key,value in zip(data[style_col].unique(), dash_list[1:])}
style['item_1'] = ''  # empty string means solid
style['item_2'] = ''

输出：

{'1': (4, 1.5),
'2': (1, 1),
'3': (3, 1.25, 1.5, 1.25),
'item_1': '',
'item_2': ''}

在这里，我使用 seaborn 的一个私有函数（使用风险自负，可能随时更改），生成破折号样式列表，然后手动设置我想要实线的特定级别。我在dash_list 中请求的项目太多，因为第一个元素始终是实线，我想为item_1 和item_2 保留实线。

完整代码：

data = df
x_col = 'Flag'
y_col = "Value"
hue_col = "Products"
style_col = "Products"

#color palette
cmap = sns.color_palette("bright")
palette = {key:value for key,value in zip(data[hue_col].unique(), cmap)}
palette['item_1'] = 'red'
palette['item_2'] = 'red'


#style palette
dash_list = sns._core.unique_dashes(data[style_col].unique().size+1)
style = {key:value for key,value in zip(data[style_col].unique(), dash_list[1:])}
style['item_1'] = ''  # empty string means solid
style['item_2'] = ''

sns.set_theme()
sns.set_style("ticks")
sns.set_context("paper")

fig1, ax1 = plt.subplots()
sns.lineplot(data=df, x=x_col, y=y_col, 
             hue=hue_col, palette=palette,
             style=style_col, dashes=style,
             ax=ax1)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 1),borderaxespad=0)
fig1.tight_layout()