说明散点图中特定数据点的坐标

Question

我是python的初学者。我正在尝试使用 seaborne 库以分面网格的形式绘制一个 CSV 文件。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
g = sns.FacetGrid(df, col="Gamma1",col_wrap=6,sharex=False)
g = (g.map(plt.scatter, "ARMSE", "Frobenius_norm_correlation").add_legend())
plt.subplots_adjust(top=0.9)
g.fig.suptitle('Friedman_chain')

对于分面网格中的每个散点图，我想用 ARMSE 的最小值来说明数据点的坐标，并用与给定散点图中其他数据点不同的颜色标记该点。你能建议我怎么做吗？

数据框 df 包含 ARMSE、Gamma1、Frobenius_norm_correlation 列。 我在下面附上当前图的图像：

Answer 1

您可以在预处理过程中创建一个标识最小数据点的列，并将该列的名称传递给seaborn。

例如，取一个样本数据集：

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

df = pd.DataFrame(data={
    "group": list("ABCDEFGHIJ") * 10,
    "y": np.random.normal(loc=1, scale=1, size=100),
    "x": np.array([[x] * 10 for x in range(10)]).flatten()
})

# new column identifying the minimum value
df["min"] = df["y"] == df.groupby("group")["y"].transform(min)

g = sns.FacetGrid(df, col="group", hue="min", col_wrap=5, sharex=True)
g = (g.map(plt.scatter, "x", "y").add_legend())
plt.subplots_adjust(top=0.9)
g.fig.suptitle('Min value detection')