重塑 Seaborn PairGrid 上的子图答案

【问题标题】：Reshape subplots on a Seaborn PairGrid重塑 Seaborn PairGrid 上的子图
【发布时间】：2014-12-16 20:34:07
【问题描述】：

我真的很喜欢 Seaborn 的 PairGrid 的功能。但是，我无法让我满意地重塑子图。例如，下面的代码将返回一个 1 列 2 行的图形，反映 1 个 x 变量和 2 个 y 变量。

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset('tips')
g = sns.PairGrid(tips,y_vars=['tip','total_bill'],x_vars=['size'], hue='sex')
g.map(sns.regplot,x_jitter=.125)

但是，我最好将此图形重新定位为 2 列和 1 行。这些子图似乎存在于g.axes 中，但我如何将它们传递回plt.subplots(1,2) 类型的函数？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib seaborn

【解决方案1】：

PairGrid 选择此对齐方式是因为两个图具有相同的 x 轴。因此，获取横向图的最简单方法是交换 x 和 y：

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset('tips')
g = sns.PairGrid(tips,x_vars=['tip','total_bill'],y_vars=['size'], hue='sex')
g.map(sns.regplot,y_jitter=.125)

（请注意，您还必须将 x_jitter 更改为 y_jitter 才能获得相同的结果。）

如果您不想这样做，那么我认为PairGrid 不适合您。您也可以只使用两个子图并使用sns.regplot 创建图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset('tips')
male = tips[tips.sex=='Male']
female = tips[tips.sex=='Female']

with sns.color_palette(n_colors=2):
    fig, axs = plt.subplots(1,2)
    sns.regplot(x='size', y='tip', data=male, x_jitter=.125, ax=axs[0])
    sns.regplot(x='size', y='tip', data=female, x_jitter=.125, ax=axs[0])
    sns.regplot(x='size', y='total_bill', data=male, x_jitter=.125, ax=axs[1])
    sns.regplot(x='size', y='total_bill', data=female, x_jitter=.125, ax=axs[1])

【讨论】：

是的，这就是我应该给出的答案！