为什么 sns.lmplot 和 FacetGrid+plt.scatter 从相同的数据创建不同的散点？答案

【问题标题】：Why do sns.lmplot and FacetGrid+plt.scatter create different scatter points from the same data?为什么 sns.lmplot 和 FacetGrid+plt.scatter 从相同的数据创建不同的散点？
【发布时间】：2015-07-31 05:16:21
【问题描述】：

我对 Python、pandas DataFrames 和 Seaborn 还是很陌生。当我试图更好地理解 Seaborn，尤其是 sns.lmplot 时，我发现了由相同数据组成的两个数字之间的差异，我认为这应该看起来很相似，我想知道为什么会这样。

数据：我的数据是一个有 454 行和 19 列的 pandas DataFrame。与此问题相关的数据包括 4 列，如下所示：

列：Av_density； pred2;本地化；年份；

变量类型：连续变量；连续变量；分类变量 1...4；分类 2012...2014

没有丢失的数据点。

我的目标是绘制一个 2x2 图形面板，分别描述每个 LOC（=位置）的 Av_density 和 pred2 之间的关系，并用不同颜色标记年份。我打电话给seaborn：

import seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid")
np.random.seed(sum(map(ord, "linear_categorical")))

(支点：由于某种原因调用“linear_quantitative”不起作用，即我得到一个“文件“stdin”，第 2 行 sns.lmplot("Av_density", "pred2", Data, col="LOC", hue="YEAR", col_wrap=2);
^ SyntaxError: 无效语法")

图法一，FacetGrid + scatter：

sur=sns.FacetGrid(Data,col="LOC", col_wrap=2,hue="YEAR")
sur.map(plt.scatter, "Av_density", "pred2" );
plt.legend()

这会准确地产生很好的数据分散。你可以在这里看图：https://drive.google.com/file/d/0B7h2wsx9mUBScEdUbGRlRk5PV1E/view?usp=sharing

图法二，sns.lmplot：

sns.lmplot("Av_density", "pred2", Data, col="LOC", hue="YEAR", col_wrap=2);

这会生成按 LOC 准确划分的图形面板，其中年份以不同的颜色显示，但数据点的分散看起来不正确。相反，看起来 lmplot 已经线性化了数据点，并且除了回归线之外还丢失了它应该绘制的原始散点。可以看这里的图：https://drive.google.com/file/d/0B7h2wsx9mUBSRkN5ZXhBeW9ob1E/view?usp=sharing

我的数据每年每个位置只产生三个点，我首先想知道这是否是导致 lmplot 数据点中“错误”的原因。理想情况下，我会用一条较短的线来描述年份之间的趋势，而不是适当的回归，但我还没有弄清楚代码。

但在解决这个问题之前，我真的很想知道我做错了什么可以修复，或者这是否是 lmplot 试图处理我的数据的问题？

热烈欢迎任何有关这方面的帮助、cmets 和想法！

-TA-

附言。我正在使用 Spyder 2.3.4 运行 Python 2.7.8

编辑： 我通过添加第一种方法得到更短的“趋势线”：

sur.map(plt.plot,"Av_density", "pred2" );

还是想知道是什么让 lmplot 弄乱了这个数字。

【问题讨论】：

您是否尝试过使用参数fit_reg = False 来更好地查看 sns.lmplot 版本的绘图中的数据点？
好建议，是的，我确实尝试过，然后散点看起来与第一种方法完全相同。这也是为什么我怀疑只回归 3 个数据点会在 lmplot 中搞砸一些东西......
但是问题不在于添加回归（改变 y 轴上的比例）隐藏了数据点的可变性（因此看不到散点）？
是的！事实上，我完全错过了第二种方法的规模。设置 ylim 和 xlim 效果很好！谢谢！

标签： python pandas matplotlib spyder seaborn

【解决方案1】：

问题可能只是添加的回归线弄乱了 y 轴，因此无法看到数据的可变性。尝试根据原始图中的可变性重置 y 轴，以查看它们是否显示相同的内容，例如在您的情况下

fig1 = sns.lmplot("Av_density", "pred2", Data, col="LOC", hue="YEAR", col_wrap=2);
fig1.set(ylim=(-0.03, 0.05))
plt.show(fig1)

【讨论】：