我正在使用 sns.lmplot 绘制线性回归,将我的数据集划分为具有分类变量的两组。
对于 x 和 y,我想在两个图上手动设置 下限,但将 上限 保留为 Seaborn 默认值。 这是一个简单的例子:
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
n = 200
np.random.seed(2014)
base_x = np.random.rand(n)
base_y = base_x * 2
errors = np.random.uniform(size=n)
y = base_y + errors
df = pd.DataFrame({'X': base_x, 'Y': y, 'Z': ['A','B']*(100)})
mask_for_b = df.Z == 'B'
df.loc[mask_for_b,['X','Y']] = df.loc[mask_for_b,] *2
sns.lmplot('X','Y',df,col='Z',sharex=False,sharey=False)
这会输出以下内容:
但在本例中,我希望 xlim 和 ylim 为 (0,*) 。我尝试使用 sns.plt.ylim 和 sns.plt.xlim 但这些只会影响右手图。 示例:
sns.plt.ylim(0,)
sns.plt.xlim(0,)
如何访问 FacetGrid 中每个绘图的 xlim 和 ylim?
最佳答案
lmplot 函数返回一个FacetGrid 实例。该对象有一个名为 set 的方法,您可以将 key=value 对传递给该方法,它们将被设置在网格中的每个 Axes 对象上。
其次,您可以通过传递 None 作为您希望保留为默认值的值,在 matplotlib 中仅设置轴限制的一侧。
把这些放在一起,我们有:
g = sns.lmplot('X', 'Y', df, col='Z', sharex=False, sharey=False)
g.set(ylim=(0, None))
sharex 和 sharey 从 seaborn 0.11g = sns.lmplot(x='X', y='Y', data=df, col='Z', facet_kws={'sharey': False, 'sharex': False})
g.set(ylim=(0, None))
关于python - 如何在 Seaborn lmplot facetgrid 中设置一些 xlim 和 ylim,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25212986/
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