这是 seaborn.lineplot 色调参数中的错误吗？答案

【问题标题】：Is this an error in the seaborn.lineplot hue parameter?这是 seaborn.lineplot 色调参数中的错误吗？
【发布时间】：2020-09-12 05:14:29
【问题描述】：

使用此代码 sn-p，我期望每个色相有一条线的线图，它具有以下不同的值：[1, 5, 10, 20, 40]。

import math
import pandas as pd
import seaborn as sns

sns.set(style="whitegrid")

TANH_SCALING = [1, 5, 10, 20, 40]
X_VALUES = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
COLUMNS = ['x', 'y', 'hue group']

tanh_df = pd.DataFrame(columns=COLUMNS)

for sc in TANH_SCALING:
    data = {
        COLUMNS[0]: X_VALUES,
        COLUMNS[1]: [math.tanh(x/sc) for x in X_VALUES],
        COLUMNS[2]: len(X_VALUES)*[sc]}
    tanh_df = tanh_df.append(
        pd.DataFrame(data=data, columns=COLUMNS),
        ignore_index=True
    )

sns.lineplot(x=COLUMNS[0], y=COLUMNS[1], hue=COLUMNS[2], data=tanh_df);

但是，我得到的是一个带有值 [0, 15, 30, 45] 的色调图例，以及一个附加行，如下所示：

这是一个错误还是我遗漏了一些明显的东西？

【问题讨论】：

标签： python pandas seaborn

【解决方案1】：

当色调可以转换为整数时，这是 seaborn 的一个已知错误。您可以为色调添加前缀，以便转换为整数失败：

for sc in TANH_SCALING:
    data = {
        COLUMNS[0]: X_VALUES,
        COLUMNS[1]: [math.tanh(x/sc) for x in X_VALUES],
        COLUMNS[2]: len(X_VALUES)*[f'A{sc}']}             # changes here
    tanh_df = tanh_df.append(
        pd.DataFrame(data=data, columns=COLUMNS),
        ignore_index=True
    )

输出：

或者在您创建数据之后：

# data creation
for sc in TANH_SCALING:
    data = {
        COLUMNS[0]: X_VALUES,
        COLUMNS[1]: [math.tanh(x/sc) for x in X_VALUES],
        COLUMNS[2]: len(X_VALUES)*[f'A{sc}']}
    tanh_df = tanh_df.append(
        pd.DataFrame(data=data, columns=COLUMNS),
        ignore_index=True
    )


# hue manipulation
sns.lineplot(x=COLUMNS[0], y=COLUMNS[1], 
             hue='A_' + tanh_df[COLUMNS[2]].astype(str), # change hue here
             data=tanh_df);

【讨论】：

我不知道我是否会称其为“错误”。它更像是一个功能。让色调为数字维度将确保色调以“比例”呈现。如果您想要分类表示（即每个值一种颜色），请将其设置为分类数据类型，例如字符串。我感觉合理。否则你有一个很好的答案。

【解决方案2】：

正如@LudvigH 对另一个答案的评论所说，这不是一个错误，即使在这种情况下默认行为令人惊讶。如docs 中所述：

如果存在，对色调（以及较小程度的尺寸）语义的默认处理取决于变量是否被推断为表示“数字”或“分类”数据。特别是，数字变量默认使用顺序颜色图表示，图例条目显示常规“刻度”，其值可能存在于数据中，也可能不存在。这种行为可以通过各种参数来控制，如下所述。

这里有两种控制行为的具体方法。

如果您想保留数字颜色映射但让图例显示数据中的确切值，请设置legend="full"：

sns.lineplot(x=COLUMNS[0], y=COLUMNS[1], hue=COLUMNS[2], data=tanh_df, legend="full")

如果您想让 seaborn 将 hue 参数的级别视为离散的分类值，请传递命名的分类颜色图或您要使用的特定颜色的列表或字典：

sns.lineplot(x=COLUMNS[0], y=COLUMNS[1], hue=COLUMNS[2], data=tanh_df, palette="deep")

【讨论】：