从 seaborn 绘图中删除一些 xtick 标签

Question

在下面的截图中，所有我的x标签都重叠在一起了。

g = sns.factorplot(x='Age', y='PassengerId', hue='Survived', col='Sex', kind='strip', data=train);

我知道可以通过调用 g.set(xticks=[]) 来删除所有标签，但是是否有一种方法只显示一些年龄标签，例如0、20、40、60、80？

- Huey

Answer 1

我不确定为什么 X 轴上没有像 Y 轴一样合理的默认刻度和值。

FormatStrFormatter 实例是必需的，以提供 set_major_formatter。 %d 来自 格式规范迷你语言。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

titanic = sns.load_dataset('titanic')
sns.factorplot(x='age',y='fare',hue='survived',col='sex',data=titanic,kind='strip')
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%d'))
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(base=20))
plt.show()

---

这也适用于 catplot，它取代了 factorplot

titanic = sns.load_dataset('titanic')
sns.catplot(x='age', y='fare', hue='survived', col='sex', data=titanic, kind='strip')
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%d'))
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(base=20))
plt.show()

- mechanical_meat

---

谢谢您的回答。您能否解释一下 FormatStrFormatter('%d') 是如何工作的？更具体地说，%d 是如何工作的，是否有其他替代方法？ - Ali Asgari

@AliAsgari：必须提供FormatStrFormatter实例以供set_major_formatter使用。％d来自此处的格式规范迷你语言：https://docs.python.org/3/library/string.html#formatspec。我不知道是否有任何替代方案。 - mechanical_meat

我不确定为什么没有明智的默认刻度：因为 factorplot（现在是 catplot）用于分类自变量。 - Trenton McKinney

Answer 2

• factorplot 用于主要独立变量为分类变量的情况，并已更名为catplot。
  • {{link2:v0.3.0（2014年3月）引入了factorplot。
  • v0.9.0（2018年7月）API更改将其更名为catplot。
• 一般来说，接受的答案提供了一个解决方案来调整xticks的间距。
• 主要问题是这应该是一个定量图，而不是一个分类图，这就是为什么每个类别都有一个xtick的原因。
  • 正确的类型的图是relplot和kind='scatter'。
    • 这些在v0.9.0（2018年7月）中添加，所以可能需要更繁琐的实现。
• 主要的要点是使用正确类型的图，即分类或定量。
  • 分类图将始终显示所有的xticks。
  • 定量图通常会格式化xticks的步长。
    • 如果用于x轴的值是字符串而不是日期时间或数值，则会显示所有的xticks。

import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset('titanic')
g = sns.relplot(x='age', y='fare', hue='survived', col='sex', data=titanic)

没有使用`relplot`和`scatterplot`，这个图可以直接使用pandas.DataFrame.plot（或者ax.scatter）绘制，但这是一个更复杂的实现。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

titanic = sns.load_dataset('titanic')

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5), sharex=True)

axes = axes.flat

for ax, (sex, data) in zip(axes, titanic.groupby('sex')[['survived', 'age', 'fare']]):
    ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
    for (survived, sel), color in zip(data.groupby('survived'), ['tab:blue', 'tab:orange']):
        sel.plot(kind='scatter', x='age', y='fare', ec='w', s=30,
                 color=color, title=sex.title(), label=survived, ax=ax)
        
axes[0].get_legend().remove()
axes[1].legend(title='Survived', bbox_to_anchor=(1, 0.5), loc='center left', frameon=False)
plt.show()

- Trenton McKinney