如何降低 seaborn 中 x-ticks 的密度

Question

我有一些数据，我正试图根据这些数据在 seaborn 中构建一个计数图。所以我做了这样的事情：

data = np.hstack((np.random.normal(10, 5, 10000), np.random.normal(30, 8, 10000))).astype(int)
plot_ = sns.countplot(data)

并获取我的计数图：

问题是 x 轴上的刻度太密（这使它们无用）。我试图用 plot_.xticks=np.arange(0, 40, 10) 降低密度，但没有帮助。

还有没有办法用一种颜色制作情节？

Answer 1

报价频率

这里似乎有多个问题：

1. 您在使用 plt.xticks 时使用了 = 运算符。您应该改用函数调用（但不是在这里；请先阅读第 2 点）！
1. seaborn 的计数图 returns 一个轴对象，而不是图形
  - 您需要使用更改 x 刻度的轴级方法（这不是 plt.xticks()）

试试这个：

for ind, label in enumerate(plot_.get_xticklabels()):
    if ind % 10 == 0:  # every 10th label is kept
        label.set_visible(True)
    else:
        label.set_visible(False)

颜色

我认为这里的数据设置对于此类图来说不是最佳的。 Seaborn 将每个独特的值解释为新的类别并引入新的颜色。如果我是对的，颜色/和 x-ticks 的数量等于 np.unique(data).

的数量

将您的数据与 seaborn 的示例进行比较（这些示例均基于可导入检查的数据）。

我还认为使用 pandas 数据帧（而不是 numpy 数组；我经常以错误的方式准备数据，子集选择需要预处理；数据帧提供更多）更容易使用 seaborn。我想大多数 seaborn 的例子都使用这个数据输入。

Answer 2

作为对已接受答案的轻微修改，我们通常 select 根据它们的值（而不是索引）进行标记，例如仅显示可被 10 整除的值，这可行：

for label in plot_.get_xticklabels():
    if np.int(label.get_text()) % 10 == 0:  
        label.set_visible(True)
    else:
        label.set_visible(False)

Answer 3

因为你已经标记了 matplotlib，一个不同于设置刻度可见 True/False 的解决方案是绘制每个 n 标签如下

fig = plt.figure(); np.random.seed(123)

data = np.hstack((np.random.normal(10, 5, 10000), np.random.normal(30, 8, 10000))).astype(int)
plot_ = sns.countplot(data)

fig.canvas.draw()
new_ticks = [i.get_text() for i in plot_.get_xticklabels()]
plt.xticks(range(0, len(new_ticks), 10), new_ticks[::10])

Answer 4

尽管这已经在不久前得到了回答，但添加另一个可能更简单、更灵活的替代方案。

您可以使用 matplotlib axis tick locator 来控制显示哪些刻度。

在此示例中，您可以使用 LinearLocator 来实现相同的目的：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker

data  = np.hstack((np.random.normal(10, 5, 10000), np.random.normal(30, 8, 10000))).astype(int)
plot_ = sns.countplot(data)
plot_.xaxis.set_major_locator(ticker.LinearLocator(10))

如何降低 seaborn 中 x-ticks 的密度

How to decrease the density of x-ticks in seaborn

python

matplotlib

seaborn

报价频率

颜色