在 seaborn 中的特定位置画一条线/注释 Facetgrid

Question

A 在 seaborn 中使用 Facetgrid 制作了箱线图

# Import the dataset
tips = sns.load_dataset("tips")

# Plot using FacetGrid, separated by smoke
plt.style.use('ggplot')
g = sns.FacetGrid(tips, col="smoker", size=5, aspect=1.5)
g.map(sns.boxplot, "sex", "total_bill", palette='viridis', order=['Male', 'Female'])
plt.show()

我现在想在每个图中绘制不同的水平线。例如，左侧图中的一条水平线（坐标为 (0,10)）仅，另一条水平线（坐标为 (0,30)）仅在右侧的图中。

我该怎么做呢？

Answer 1

您可以使用 FacetGrid.axes 获取 FacetGrid 中使用的轴列表，该列表返回使用的轴。然后，您可以使用这些轴执行所有正常的 matplotlib 操作，例如 axhline 用于水平线，或 plt.text 用于在轴上放置文本：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")

# Plot using Facegrid, separated by smoke
plt.style.use('ggplot')
g = sns.FacetGrid(tips, col="smoker", size=5, aspect=1.5)
g.map(sns.boxplot, "sex", "total_bill", palette='viridis', order=['Male', 'Female'])

ax1, ax2 = g.axes[0]

ax1.axhline(10, ls='--')
ax2.axhline(30, ls='--')

ax1.text(0.5,25, "Some text")
ax2.text(0.5,25, "Some text")

plt.show()

Answer 2

此外，如果您有一堆网格要向所有网格添加一条水平线（例如 y=10），那么您只需将“plt.axhline”与网格对象“映射”即可：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")
# Plot using Facegrid, separated by smoke
plt.style.use('ggplot')
g = sns.FacetGrid(tips, col="smoker", size=5, aspect=1.5)
g.map(sns.boxplot, "sex", "total_bill", palette='viridis', order=['Male', 'Female'])

g.map(plt.axhline, y=10, ls='--', c='red')

Answer 3

有axhline 和hlines。简单例子：

chart = sns.relplot(x="x", y="y", kind="line", data=df)

chart.axes[0][0].axhline(y = 10, color='black', linewidth=2, alpha=.7)
chart.axes[0][0].hlines( y = 20, color='black', linewidth=2, alpha=.7, 
                         xmin = 30, xmax = 50) 

似乎hlines 允许最小-最大 (documentation) 但axhline 不允许。

Answer 4

如果你想对 cols 中的数字做同样的事情，只需添加到最上面的答案。

g = sns.FacetGrid(df_long, col="variable", size=5, aspect=1.5,col_wrap=1,sharey=False)
# df_long is a long table with 3 variables
g.map(sns.boxplot, "label", "value", palette='Set2')
g.axes[0].axhline(1, ls='--',c='r')
g.axes[1].axhline(1, ls='--',c='r')
g.axes[2].axhline(0.5, ls='--',c='r')
g.map(plt.xticks, rotation=70) 
plt.show()

result

Answer 5

• 建议从seaborn v0.11.0 使用像seaborn.catplot 这样的图形级函数，而不是seaborn.FacetGrid
• 如果每个axes 需要不同的行位置和注释，那么最简单的实现是将位置和文本放入dict，并在创建绘图时展平返回的axes。
  • 使用枚举从dict 访问每组值
  • 这确实需要知道输出图的顺序，因此需要运行该图，然后创建 dict 并循环添加线条和注释。
• 或者，请参阅此answer，它使用g.row_names 和g.col_names 提取每个轴的行名和列名。行列名可以用keys。
• 将matplotlib.pyplot.vlines 和matplotlib.pyplot.hlines 用于多条垂直或水平线。

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.catplot(kind='box', data=tips, col='smoker', row='sex', x='sex', y='total_bill', height=3)

# dict of line positions and annotations
la = {0: [5, 0.4, 0.75, 40, 'text_a'], 1: [10, 0.5, 0.75, 40, 'text_b'],
      2: [25, 0.6, 0.75, 40, 'text_c'], 3: [35, 0.7, 0.75, 40, 'text_d']}

# flatten axes into a 1-d array
axes = g.axes.flatten()

# iterate through the axes
for i, ax in enumerate(axes):
    ax.axhline(la[i][0], ls='--', c='green')
    ax.axvline(la[i][1], ls='--', c='purple')
    ax.text(la[i][2], la[i][3], la[i][4], c='orange')