Seaborn联合图中的组颜色编码（适用于散点图和密度图）

Question

我想使用sns.jointplot来可视化X和Y之间在两个组存在的关联。然而，在...

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.jointplot("total_bill", "tip", data=tips) 

在其他sns绘图中，如sns.scatterplot中没有“hue”选项。 如何为不同的组（例如hue =“smoker”）分配不同的颜色，以在散点图以及两个重叠的密度图中显示。

在R中，可以通过创建一个带有两个边际密度图的散点图来完成，如此处所示。

sns中的等效方法是什么？ 如果在sns中不可能实现这一点，是否有另一个可用于此目的的Python软件包？

- user1442363

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一些相关链接

• https://github.com/mwaskom/seaborn/issues/365,
• https://dev59.com/Iqzla4cB1Zd3GeqPArOd,
• https://dev59.com/T1wZ5IYBdhLWcg3wWvVY?noredirect=1&lq=1

- ImportanceOfBeingErnest

谢谢。我看到了第一个和最后一个问题，但第二个问题在我的搜索中没有出现。 - user1442363

Answer 1

jointplot是围绕着sns.JointGrid创建的一个简单包装器。如果您手动创建一个JointGrid对象并添加图形，您将对各个图形拥有更多的控制权。

在这种情况下，您希望创建的jointplot实际上是scatterplot和kdeplot组合而成的，您想要做的就是将hue='smoker'（例如）传递给scatterplot。

kdeplot更加复杂；据我所知，seaborn不支持每个类别一个KDE，因此我被迫单独绘制它们（您可以使用一个for循环来处理更多类别）。

因此，您可以这样做：

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')
grid = sns.JointGrid(x='total_bill', y='tip', data=tips)

g = grid.plot_joint(sns.scatterplot, hue='smoker', data=tips)
sns.kdeplot(tips.loc[tips['smoker']=='Yes', 'total_bill'], ax=g.ax_marg_x, legend=False)
sns.kdeplot(tips.loc[tips['smoker']=='No', 'total_bill'], ax=g.ax_marg_x, legend=False)
sns.kdeplot(tips.loc[tips['smoker']=='Yes', 'tip'], ax=g.ax_marg_y, vertical=True, legend=False)
sns.kdeplot(tips.loc[tips['smoker']=='No', 'tip'], ax=g.ax_marg_y, vertical=True, legend=False)

- gmds

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截至回答时，在sns.jointplot中可能不支持此功能，但在0.11.1版本中，使用“hue”参数本地支持此功能。 http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.jointplot.html - Bow