lmplot seaborn中每种色调的不同标记答案

【问题标题】：Different markers for each hue in lmplot seabornlmplot seaborn中每种色调的不同标记
【发布时间】：2017-11-21 15:55:49
【问题描述】：

您如何设置您的 lmplot 以使每个变量不仅具有不同的色调，而且还具有不同的标记？

例如，您将如何根据这些点所属的“类别”获得不同的标记？

import pandas as pd
import seaborn as sns
dic={"A":[4,6,5], "B":[2,7,5], "category":['A','A',"B"]}
df=pd.DataFrame(dic)
sns.lmplot('A', 'B', data=df, hue='category', fit_reg=False)]

我一直在尝试传入一个list iter，比如：

marker_cycle=['o', 'x', '^']
[next(marker_cycle) for i in df["category"].unique()

但还没有成功。

【问题讨论】：

标签： pandas matplotlib seaborn

【解决方案1】：

sns.lmplot里面有markers

sns.lmplot('A', 'B', data=df, hue='category', fit_reg=False,markers=['o', 'x'])

【讨论】：

【解决方案2】：

见this issue。 next() 需要使用迭代器。您可以使用intertools 创建一个，

import itertools
mks = itertools.cycle(['o', 'x', '^', '+', '*', '8', 's', 'p', 'D', 'V'])
markers = [next(mks) for i in df["category"].unique()]

例子：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

dic={"A":[4,6,5], "B":[2,7,5], "category":['A','A',"B"]}
df=pd.DataFrame(dic)

import itertools
mks = itertools.cycle(['o', 'x', '^', '+', '*', '8', 's', 'p', 'D', 'V'])
markers = [next(mks) for i in df["category"].unique()]

sns.lmplot('A', 'B', data=df, hue='category', markers=markers, fit_reg=False)

plt.show()

请注意，这可能有点矫枉过正，您可以直接从列表中获取标记，

marker = ['o', 'x', '^', '+', '*', '8', 's', 'p', 'D', 'V']
markers = [marker[i] for i in range(len(df["category"].unique()))]

完整示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

dic={"A":[4,6,5], "B":[2,7,5], "category":['A','A',"B"]}
df=pd.DataFrame(dic)

marker = ['o', 'x', '^', '+', '*', '8', 's', 'p', 'D', 'V']
markers = [marker[i] for i in range(len(df["category"].unique()))]

sns.lmplot('A', 'B', data=df, hue='category', markers=markers, fit_reg=False)

plt.show()

上述两种解决方案的结果相同：

【讨论】：

【解决方案3】：

也许添加 style='category'

sns.lmplot('A', 'B', data=df, hue='category', style='category', fit_reg=False)]

【讨论】：

lmplot() 目前没有style 参数
@IanThompson 这可能是真的，但添加样式参数对我来说是一个海生散点图的诀窍。