如何在seaborn.jointplot中传递alpha（透明度）？

Question

我正在使用seaborn进行数据探索，并最近遇到了一个问题：如何将透明度(alpha)传递到seaborn.jointplot中(传递到散点图部分，而不是直方图)?

更广泛地说，我还想知道：

1. joint_kws、marginal_kws和annot_kws的一般功能是什么(即如何将pyplot参数传递到这些参数中?)? 2. 这些参数与kwargs参数之间有什么区别?

谢谢！

- Hoang Minh Nguyen

---

仅仅添加 alpha=0.5 到 jointplot 上不起作用吗？ - DavidG

joint_kws = 字典(alpha=0.5) - ImportanceOfBeingErnest

Answer 1

只是将sns.jointplot调用中添加alpha=0.5可能会导致以下错误：

TypeError: regplot() got an unexpected keyword argument 'alpha'

所以在这种情况下，您需要将此alpha设置嵌套到scatter_kws中，然后再嵌套到joint_kws中，如下所示：

sns.jointplot(x, y, data, kind='reg',joint_kws = {'scatter_kws':dict(alpha=0.5)})

在这一点上，您将获得联合图中散点透明度的调整。

- Thomas Matthew

---

这种方法在使用 seaborn 0.11.2 版本时无效。只有 @ImportanceOfBeingErnest 的方法对我有效，joint_kws = dict(alpha=0.5)。 - safay

Answer 2

如评论中所述，您可以在jointplot调用中简单地添加alpha=0.5。

至于您的其他问题，一般信息可以在文档中找到：

1. 您将一个字典传递给每个kw参数。这些控制jointplot创建的不同部分的图。例如，如果您想更改直方图的透明度，则应将其传递给marginal_kws。（这有点复杂，因为“边缘”是使用sns.distplot创建的，它基于plt.hist构建。因此，您实际上需要marginal_kws={'hist_kws': {'alpha': 0.1}}用于jointplot。

2. 其他kwargs会影响散点图部分，就像joint_kws一样。但是，这些参数将取代由joint_kws提供的参数。

- busybear