如何在seaborn图形级别绘图中指定调色板

Question

我已经学会了，如果需要进行特定的更改或详细的可视化，就不要使用seaborn，但是有时候感觉我没有完全利用它所提供的。

• 我有一系列二维切片，绘制聚类成员。
• 问题在于，在不同的情况下，存在的聚类数目会发生变化，这会导致seaborn重新设置颜色调色板，从而导致不同的聚类使用相同的颜色。

我想要具体指定seaborn的颜色调色板。我不确定是我漏掉了什么还是这是一些无法解决的细节，尤其是在使用facetgrid时。

df = pd.DataFrame()
df['I'] = np.full(20,1)
df['J'] = np.arange(0,20,1)
df['K'] = [1]*12 + [2]*8
df['CM_Hard'] = [1]*10 + [2] + [0] + [2]*8 
df['Realization'] = ['p25']*10 + ['p50']*9 + ['p75']

for layer in df['K'].unique():
    layer_data_slice = df.groupby('K').get_group(layer)

    g = sns.FacetGrid(layer_data_slice, col="Realization",hue="CM_Hard")
    g.map_dataframe(sns.scatterplot, x="I", y="J", s=50, marker='+', palette='deep')
    g.add_legend()

    g.fig.suptitle("Training Realizations, Layer: {}".format(int(layer)), size=16, y=1.05)
    figure_title = 'Training_Layer_{}'.format(int(layer))

我尝试使用以下代码来定义调色板，但它并没有影响图表：

palette = {0:"tab:cyan", 1:"tab:orange", 2:"tab:purple"}

已经尝试使用"tab:color"、"color"和RGB参考，但都没有成功。更改时没有错误提示，但也没有实际效果。

- Jaynkumz

Answer 1

• 更新到seaborn 0.11.2。不建议直接使用FacetGrid，请使用kind='scatter'的seaborn.relplot进行图像级别的绘制。
• palette中的keys必须与传递给hue的列的唯一值相匹配。
• 在python 3.8.12，pandas 1.3.4，matplotlib 3.4.3，seaborn 0.11.2中测试通过

import seaborn as sns

# load the data - this is a pandas.DataFrame
tips = sns.load_dataset('tips')

# set the hue palette as a dict for custom mapping
palette = {'Lunch': "tab:cyan", 'Dinner':"tab:purple"}

# plot
p = sns.relplot(kind='scatter', data=tips, col='smoker', x='total_bill', y='tip', hue='time', palette=palette)

• 使用添加到OP的新样本数据
• 如果将'K'列重命名为'Layer'，则子图标题将与您的示例匹配：df = df.rename({'K': 'Layer'}, axis=1)

p = sns.relplot(data=df, x='I', y='J', s=50, marker='+', row='Layer', col='Realization', hue='CM_Hard', palette=palette, height=4)
p.fig.suptitle('Training Realizations', y=1.05, size=16)

FacetGrid

• 请注意，palette 在 FacetGrid 的调用中，而不是在 map_dataframe 中。

for layer in df['K'].unique():
    layer_data_slice = df.groupby('K').get_group(layer)

    g = sns.FacetGrid(layer_data_slice, col="Realization",hue="CM_Hard", palette=palette)
    g.map_dataframe(sns.scatterplot, x="I", y="J", s=50, marker='+')
    g.add_legend()

    g.fig.suptitle("Training Realizations, Layer: {}".format(int(layer)), size=16, y=1.05)
    figure_title = 'Training_Layer_{}'.format(int(layer))

- Trenton McKinney