Seaborn jointplot 十六进制选项不产生图形
Seaborn jointplot hex option does not produce figure
我正在绘制一个 Pandas DataFrame 作为 Seaborn jointplot 并且想使用 'hex' 函数:
g = sns.jointplot("Xs", "Ys", data=PlotData, kind='hex', color="#4CB391")
DataFrame 全部是浮点数,不包含任何 NaN:
In [34]: PlotData.describe()
Out[34]:
Xs Ys
count 47856.000000 47856.000000
mean 2.125714 -0.458991
std 0.423019 1.750042
min 0.000000 -23.829382
25% 2.000000 -1.195314
50% 2.000000 0.000000
75% 2.301030 0.000000
max 5.939478 11.099151
结果是一个空白图,尽管它确实产生了边际分布和回归统计数据:
我可能遗漏了什么?我正在使用 Python 3.4、Seaborn 0.7 和 Pandas 0.18。谢谢!
UPDATE 进行下面 Peter 建议的更改时,结果如下:
看来 x=2 附近的集中点导致了极端缩放。
似乎有一个像素接近于着色的平均值 (2, -0.5)。您的数据集的标准偏差也很低,因此可能是 bin 太小并且异常值太多而无法看到实际分布。我建议要么删除异常值并重试,要么使用 jointplot.
明确设置轴限制
我正在绘制一个 Pandas DataFrame 作为 Seaborn jointplot 并且想使用 'hex' 函数:
g = sns.jointplot("Xs", "Ys", data=PlotData, kind='hex', color="#4CB391")
DataFrame 全部是浮点数,不包含任何 NaN:
In [34]: PlotData.describe()
Out[34]:
Xs Ys
count 47856.000000 47856.000000
mean 2.125714 -0.458991
std 0.423019 1.750042
min 0.000000 -23.829382
25% 2.000000 -1.195314
50% 2.000000 0.000000
75% 2.301030 0.000000
max 5.939478 11.099151
结果是一个空白图,尽管它确实产生了边际分布和回归统计数据:
我可能遗漏了什么?我正在使用 Python 3.4、Seaborn 0.7 和 Pandas 0.18。谢谢!
UPDATE 进行下面 Peter 建议的更改时,结果如下:
看来 x=2 附近的集中点导致了极端缩放。
似乎有一个像素接近于着色的平均值 (2, -0.5)。您的数据集的标准偏差也很低,因此可能是 bin 太小并且异常值太多而无法看到实际分布。我建议要么删除异常值并重试,要么使用 jointplot.
明确设置轴限制