使用 Seaborn 在一个图中绘制多个不同的图

Question

我正在尝试使用 seaborn

重新创建《统计学习简介》一书中的以下情节

我特别想使用 seaborn 的 lmplot 来创建前两个图，并使用 boxplot 来创建第二个图。主要问题是 lmplot 根据 to this answer 创建了一个 facetgrid，这迫使我为箱线图添加另一个 matplotlib 轴。我想知道是否有更简单的方法来实现这一目标。下面，我必须做相当多的手动操作才能获得所需的情节。

seaborn_grid = sns.lmplot('value', 'wage', col='variable', hue='education', data=df_melt, sharex=False)
seaborn_grid.fig.set_figwidth(8)

left, bottom, width, height = seaborn_grid.fig.axes[0]._position.bounds
left2, bottom2, width2, height2 = seaborn_grid.fig.axes[1]._position.bounds
left_diff = left2 - left
seaborn_grid.fig.add_axes((left2 + left_diff, bottom, width, height))

sns.boxplot('education', 'wage', data=df_wage, ax = seaborn_grid.fig.axes[2])
ax2 = seaborn_grid.fig.axes[2]
ax2.set_yticklabels([])
ax2.set_xticklabels(ax2.get_xmajorticklabels(), rotation=30)
ax2.set_ylabel('')
ax2.set_xlabel('');

leg = seaborn_grid.fig.legends[0]
leg.set_bbox_to_anchor([0, .1, 1.5,1])

产生

DataFrames 的示例数据：

df_melt = {'education': {0: '1. < HS Grad',
  1: '4. College Grad',
  2: '3. Some College',
  3: '4. College Grad',
  4: '2. HS Grad'},
 'value': {0: 18, 1: 24, 2: 45, 3: 43, 4: 50},
 'variable': {0: 'age', 1: 'age', 2: 'age', 3: 'age', 4: 'age'},
 'wage': {0: 75.043154017351497,
  1: 70.476019646944508,
  2: 130.982177377461,
  3: 154.68529299562999,
  4: 75.043154017351497}}

df_wage={'education': {0: '1. < HS Grad',
  1: '4. College Grad',
  2: '3. Some College',
  3: '4. College Grad',
  4: '2. HS Grad'},
 'wage': {0: 75.043154017351497,
  1: 70.476019646944508,
  2: 130.982177377461,
  3: 154.68529299562999,
  4: 75.043154017351497}}

Answer 1

一种可能是不使用 lmplot()，而是直接使用 regplot()。 regplot() 在您作为参数传递的轴上绘制 ax=。

你失去了根据某个变量自动分割数据集的能力，但如果你事先知道你想要生成的图，那应该不是问题。

像这样：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

fig, axs = plt.subplots(ncols=3)
sns.regplot(x='value', y='wage', data=df_melt, ax=axs[0])
sns.regplot(x='value', y='wage', data=df_melt, ax=axs[1])
sns.boxplot(x='education',y='wage', data=df_melt, ax=axs[2])

使用 Seaborn 在一个图中绘制多个不同的图

Plotting multiple different plots in one figure using Seaborn

python

matplotlib

seaborn