ax.lines 包含没有 x 和 y 坐标的线对象答案

【问题标题】：ax.lines contains line objects without x- and y-coordinatesax.lines 包含没有 x 和 y 坐标的线对象
【发布时间】：2020-02-23 23:37:18
【问题描述】：

对于我的项目，我使用sns.FacetGrid() 绘制多个子图，每个子图包含多条线。我的总体目标是为每个子图中的每条线画一条平均线。我的想法是提取每行的 x 和 y 数据。为此，我遍历每个子图，然后遍历每个子图中的每个线对象（如stackoverflow post 中所述）。问题：每个主题似乎都包含四个“空”线对象，但我的子图每个只包含三行。所以我的预期输出是一个包含六个元组的列表，每个元组都包含一个用于我的 x 和 y 数据的数组。有谁知道这四个空行对象来自哪里以及如何仅获取每个现有（又名可见）行的 x 和 y 数据？

这是我的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

# simulate data frames #########################################################

n_outer_folds = 10

plot_df_1 = pd.DataFrame({'Outer Fold':np.linspace(start=1,stop=10,num=n_outer_folds),
                          'train_BAC':np.random.uniform(low=0.6,high=1.0,size=n_outer_folds).tolist(),
                          'train_SPEC':np.random.uniform(low=0.6,high=1.0,size=n_outer_folds).tolist(),
                          'test_BAC':np.random.uniform(low=0.1,high=0.8,size=n_outer_folds).tolist(),
                          'test_SPEC':np.random.uniform(low=0.1,high=0.8,size=n_outer_folds).tolist()
                          })

plot_df_2 = pd.DataFrame({'Outer Fold':np.linspace(start=1,stop=10,num=n_outer_folds),
                          'train_BAC':np.random.uniform(low=0.6,high=1.0,size=n_outer_folds).tolist(),
                          'train_SPEC':np.random.uniform(low=0.6,high=1.0,size=n_outer_folds).tolist(),
                          'test_BAC':np.random.uniform(low=0.1,high=0.8,size=n_outer_folds).tolist(),
                          'test_SPEC':np.random.uniform(low=0.1,high=0.8,size=n_outer_folds).tolist()
                          })

plot_df_list = [plot_df_1,plot_df_2]

# append 'Model' column to make each plot df identifiable
for idx,plot_df in enumerate(plot_df_list):
    plot_df['Model'] = idx

# concatenate all plot dfs
plot_df = pd.concat(plot_df_list)

# create a plotable Dataframe
plot_df_melt = pd.melt(plot_df,
                       id_vars=['Outer Fold','Model'],
                       value_vars=['train_BAC','test_BAC','train_SPEC'],
                       var_name ='Scores',
                       value_name='Score'
                       )

# plot data
g = sns.FacetGrid(plot_df_melt,col="Model",height=4,aspect=2,col_wrap=1)
g.map(sns.lineplot,'Outer Fold','Score','Scores')

# get line data
axes_data = []
ax_lines_data = []

for ax in g.axes.flat:
    axes_data.append(ax)
    for line in ax.lines:
        ax_lines_data.append((line.get_xdata(),line.get_ydata()))

【问题讨论】：

标签： matplotlib seaborn

【解决方案1】：

在 seaborn lineplot 中绘制 n 不同的 hue 类别会在轴上为您提供 2*n+1 线。一个最小的例子：

df = pd.DataFrame({"x" : [1,2,2,4], "y" : [1,2,3,4], "hue" : list("ABAB")})
ax = sns.lineplot("x", "y", "hue", data=df)
print([line.get_label() for line in ax.lines])

打印

['_line0', '_line1', 'hue', 'A', 'B']

这里，'_line0', '_line1' 是图像中显示的行。它们包含数据。它们的标签以下划线开头，这样它们就不会出现在图例中。
剩余的'hue', 'A', 'B' 不包含任何数据。他们的唯一目的是编造传奇。 'hue' 是“图例标题”，也是一个普通的图例条目； 'A', 'B' 是图例条目。

这是 seaborn 创造传奇的结果。可能的选项是过滤行。例如。可以只取标签中第一个字符为下划线的那些，

 [line for line in ax.lines if line.get_label()[0] == "_"]

【讨论】：