如何更改seaborn线性回归联合图中的线条颜色

Question

如 seaborn API 中所述，以下代码将生成线性回归图。

import numpy as np, pandas as pd; np.random.seed(0)
import seaborn as sns; sns.set(style="white", color_codes=True)
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg')
sns.plt.show()

然而，由于有很多数据点，回归线不再真正可见。我怎样才能改变它的颜色？我找不到内置的 seaborn 命令。

如果线条在背景中（即在点后面），我也想问一下如何把它带到前面。

Answer 1

正如 mwaskom 巧妙地指出的那样，有几种方法。您可以将参数传递给联合图，但设置 color 会影响整个散点图：

import numpy as np, pandas as pd; np.random.seed(0)
import seaborn as sns#; sns.set(style="white", color_codes=True)
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg',
                  joint_kws={'color':'green'}) # Scatter and regression all green

或者通过散点图关键字字典传递线图关键字字典。我阅读了 seaborn/linearmodels.py 来弄清楚在哪里可以做到这一点，这本身就很有趣并且信息量很大。字典中的字典：

g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg',
                  joint_kws={'line_kws':{'color':'cyan'}}) # Only regression cyan

或者你也可以在画好线之后访问，直接修改。这取决于回归线是绘制的第一条线，因此可能会因 seaborn 更新而中断。它也 aesthetically/pedagogically 不同，因为您不会重新着色不确定性分布。这是熟悉 JointGrid 对象是什么以及您还可以如何与它交互的好方法。（也许有些属性你不能用函数调用参数设置，虽然我想不出任何。）

g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg')
regline = g.ax_joint.get_lines()[0]
regline.set_color('red')
regline.set_zorder(5)

如何更改seaborn线性回归联合图中的线条颜色

How to change the line color in seaborn linear regression jointplot

matplotlib

seaborn