【发布时间】：2019-12-20 11:08:00
【问题描述】：
这是一个例子：
import seaborn as sns
ax = sns.lineplot(range(10), range(10), markers=True)
虽然我设置了markers=True，但为什么没有任何标记？
【问题讨论】：
【发布时间】：2019-12-20 11:08:00
【问题描述】：
基本上，因为这不是 markers= 的用途。作为per the documentation：
标记：布尔值、列表或字典，可选
对象确定 如何为样式变量的不同级别绘制标记。 设置为 True 将使用默认标记，或者您可以传递一个列表 样式变量的标记或字典映射级别到 标记。设置为 False 将绘制无标记线。标记是 在 matplotlib 中指定。
因此，markers= 仅在您还指定了 style= 参数时才有用。例如：
fmri = sns.load_dataset("fmri")
ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", style="event", data=fmri, markers=True)
但是，其他 kwarg 被传递给 plt.plot()，因此，您可以通过使用 marker= kwarg 来指示 lineplot 使用标记（注意缺少“s”）：
ax = sns.lineplot(range(10), range(10), marker='o')
【讨论】：
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我不想使用数据框来指定要可视化的数据，但是，我只想将列表传递为
x和y值。我认为直观的是，如果没有data传递，当markers=True时应该只使用默认标记类型，如果没有data，则给定样式不是有效参数。 -
明白，但正如 ImportanceOfBeingErnest 在他的其他评论中所说，seaborn 只是一个帮助绘制数据框的助手。如果您不需要这些功能，则没有理由使用它，您应该直接使用 matplotlib 绘图
发现了一个类似的问题here。例如，如果您使用 marker='*' 指定 matplotlib 参数，则会显示标记。
【讨论】：
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这不是错误。它只是不应该以这种方式使用。 （链接答案下方的评论是关于传说的，这是错误的。）
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我认为预期的用法根本不直观（请参阅我在其他回复中的评论）。
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这就是为什么在@BenT 链接的答案中，我收集了您通常拥有的选项。如果您不想使用 seaborn 假定的数据结构，则根本没有理由使用 seaborn。