如何并排绘制 2 个 seaborn lmplots？答案

【问题标题】：How to plot 2 seaborn lmplots side-by-side?如何并排绘制 2 个 seaborn lmplots？
【发布时间】：2016-01-08 02:06:56
【问题描述】：

在子图中绘制 2 个分布图或散点图效果很好：

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

# create df
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': np.sin(x ** 2)})

# Two subplots
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
ax1.plot(df.x, df.y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
ax2.scatter(df.x, df.y)

plt.show()

但是当我使用lmplot 而不是其他类型的图表时，我得到一个错误：

AttributeError: 'AxesSubplot' 对象没有属性 'lmplot'

有什么方法可以并排绘制这些图表类型？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib ipython seaborn

【解决方案1】：

你得到这个错误是因为 matplotlib 及其对象完全不知道 seaborn 函数。

将您的轴对象（即ax1 和ax2）传递给seaborn.regplot，或者您可以跳过定义这些对象并使用seaborn.lmplot 的col kwarg

使用相同的导入，预定义轴并使用 regplot 如下所示：

# create df
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': np.sin(x ** 2)})
df.index.names = ['obs']
df.columns.names = ['vars']

idx = np.array(df.index.tolist(), dtype='float')  # make an array of x-values

# call regplot on each axes
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, sharey=True)
sns.regplot(x=idx, y=df['x'], ax=ax1)
sns.regplot(x=idx, y=df['y'], ax=ax2)

使用 lmplot 需要您的 dataframe to be tidy。继续上面的代码：

tidy = (
    df.stack() # pull the columns into row variables   
      .to_frame() # convert the resulting Series to a DataFrame
      .reset_index() # pull the resulting MultiIndex into the columns
      .rename(columns={0: 'val'}) # rename the unnamed column
)
sns.lmplot(x='obs', y='val', col='vars', hue='vars', data=tidy)

【讨论】：

是否有另一种方法（同时）并排绘制 lmplot？就我而言，我不想将色调拆分为不同的子图，而是将这些 lmplot 本身放入彼此相邻的子图中。我找不到怎么做的方法..
@Ben 我不明白你的评论。您是否尝试从对 lmplot 的调用中删除 hue 参数？
有没有办法将两个带有多个轴的 lmplots（不是 regplots）组合起来？例如，我有两个 1 行 4 列的 lmplots。我希望将它们组合成 2 行 x 4 列图
@XinNiu 合并您的数据集，并使用lmplot 中的row 参数

【解决方案2】：

如果使用lmplot 的目的是将hue 用于两组不同的变量，那么如果不进行一些调整，regplot 可能就不够用了。为了在两个并排的图中使用 seaborn 的 lmplot hue 参数，一种可能的解决方案是：

def hue_regplot(data, x, y, hue, palette=None, **kwargs):
    from matplotlib.cm import get_cmap
    
    regplots = []
    
    levels = data[hue].unique()
    
    if palette is None:
        default_colors = get_cmap('tab10')
        palette = {k: default_colors(i) for i, k in enumerate(levels)}
    
    for key in levels:
        regplots.append(
            sns.regplot(
                x=x,
                y=y,
                data=data[data[hue] == key],
                color=palette[key],
                **kwargs
            )
        )
    
    return regplots

此函数给出的结果类似于lmplot（带有hue 选项），但接受ax 参数，这是创建复合图形所必需的。一个使用例子是

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

rnd = np.random.default_rng(1234567890)

# create df
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': np.sin(x ** 2),
                   'color1': rnd.integers(0,2, size=400), 'color2': rnd.integers(0,3, size=400)}) # color for exemplification

# Two subplots
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
# ax1.plot(df.x, df.y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
# ax2.scatter(df.x, df.y)

hue_regplot(data=df, x='x', y='y', hue='color1', ax=ax1)
hue_regplot(data=df, x='x', y='y', hue='color2', ax=ax2)

plt.show()

Regplots with Hue

【讨论】：