seaborn在子图中生成单独的图形

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seaborn在子图中生成单独的图形

python

我正在尝试使用以下方法在seaborn中创建2x1子图图：

data = pandas.DataFrame({"x": [1, 2, 4],
                        "y": [10,20,40],
                        "s": [0.01,0.1,1.0]})

plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1)
sns.pointplot(x="x", y="y", data=data)
plt.errorbar(np.arange(len(data["x"])), data["y"], yerr=data["s"])
plt.subplot(2, 1, 2)
sns.factorplot(x="x", y="y", data=data)
plt.show()

它产生两个单独的图形，而不是带有两个子图的单个图形。为什么要这样做，以及如何分别为单独的子图多次调用seaborn？

我试着看下面引用的帖子，但即使factorplot先被调用，也看不到如何添加子图。有人可以举例说明吗？这将是有帮助的。我的尝试：

data = pandas.DataFrame({"x": [1, 2, 4],
                        "y": [10,20,40],
                        "s": [0.01,0.1,1.0]})

fig = plt.figure()
sns.pointplot(x="x", y="y", data=data)
ax = sns.factorplot(x="x", y="y", data=data)
fig.add_subplot(212, axes=ax)
plt.errorbar(np.arange(len(data["x"])), data["y"], yerr=data["s"])
plt.show()

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2021-01-20

共1个答案

小编典典

问题是factorplot创建了一个新FacetGrid实例（后者又创建了自己的图形），并在其上应用了绘图功能（默认情况下为点图）。因此，如果您想要的pointplot只是使用pointplot，那么就有意义，而不是factorplot。

如果您确实
出于任何原因要告诉执行factorplot哪个Axes绘图，以下内容都是一个小技巧。正如@mwaskom在评论中指出的那样，这不是受支持的行为，因此尽管它现在可能会起作用，但将来可能会不起作用。

您可以使用kwarg告诉factorplot绘制给定Axes的ax图形，该kwarg传递给matplotlib，因此链接的答案确实可以回答您的查询。但是，由于该factorplot调用，它仍将创建第二个图形，但是该图形将为空。一种解决方法是在致电前关闭多余的数字plt.show()

例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
import seaborn as sns
import numpy as np

data = pandas.DataFrame({"x": [1, 2, 4],
                        "y": [10,20,40],
                        "s": [10,10,10]}) # I increased your errors so I could see them

# Create a figure instance, and the two subplots
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)

# Tell pointplot to plot on ax1 with the ax argument
sns.pointplot(x="x", y="y", data=data, ax=ax1)

# Plot the errorbar directly on ax1
ax1.errorbar(np.arange(len(data["x"])), data["y"], yerr=data["s"])

# Tell the factorplot to plot on ax2 with the ax argument
# Also store the FacetGrid in 'g'
g=sns.factorplot(x="x", y="y", data=data, ax=ax2)

# Close the FacetGrid figure which we don't need (g.fig)
plt.close(g.fig)

plt.show()

2021-01-20