Seaborn：如何根据特征改变 JointPlot 中点的大小？

Question

我有下面的代码。您可以看到绘制了一个 JointPlot。

但我希望点的大小随着“大小”列的值而变化。

所以我把最后一行marker='o') 改成了marker='o', s = "size")。现在我收到错误消息AttributeError: 'Line2D' object has no property 's'。

我希望每个点的大小都不同（即类似于this）。如何修改我的代码来实现这一点？

import seaborn as sns
import numpy as np
from itertools import product
sns.set(style="darkgrid")

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot("total_bill", "tip", data=tips, kind="reg",
                  xlim=(0, 60), ylim=(0, 12), color='k', size = 7)

#Clear the axes containing the scatter plot
g.ax_joint.cla()

# #Plot each individual point separately
for i,row in enumerate(tips.values):
    g.ax_joint.plot(row[0], row[1], color="blue", marker='o')

更新：

我也试过直接合并两个情节，但还是不行。没有报错，只是散点图只是贴到右边了……

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import product
sns.set(style="darkgrid")

tips = sns.load_dataset("tips")

fig, ax = plt.subplots()

g = sns.jointplot("total_bill", "tip", data=tips, kind="reg",
                  xlim=(0, 60), ylim=(0, 12), color='k', size = 7)

#Clear the axes containing the scatter plot
g.ax_joint.cla()

ax2 = ax.twinx()

sns.scatterplot(
    data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="size", size="size",
    sizes=(20, 200), legend="full"
)

plt.show()

Answer 1

您可以在 g.ax_joint 上创建 seaborn 散点图。以下代码已在 seaborn 0.11.2 上测试过（旧版本可能存在名为“size”的列的问题）。

import seaborn as sns
import numpy as np

sns.set(style="darkgrid")

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="reg",
                  xlim=(0, 60), ylim=(0, 12), color='k')
g.ax_joint.cla()
sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip', size='size', sizes=(10, 200),
                ax=g.ax_joint)

如cmets中所说，为了保持回归线，可以使用sns.jointplot(..., scatter=False)。

g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="reg", scatter=False,
                  xlim=(0, 60), ylim=(0, 12), color='k')
sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip',
                hue='size', palette='husl',
                size='size', sizes=(10, 200), legend='full',
                ax=g.ax_joint)