Seaborn散点图设置空心标记而不是填充标记
Seaborn散点图设置空心标记而不是填充标记
提问于 2021-02-28 08:46:57
使用Seaborn散点图，如何将标记设置为中空圆圈而不是实心圆圈？
下面是一个简单的例子：
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame(
{'x': [3,2,5,1,1,0],
'y': [1,1,2,3,0,2],
'cat': ['a','a','a','b','b','b']}
)
sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y', hue='cat')
我尝试了以下方法，但都没有成功；大多数方法不会抛出错误，而是生成与上面相同的图。我认为这些不起作用，因为颜色是用
参数，但我不确定修复方法是什么。
with sns.plotting_context(rc={"markerfacecolor": None}):
sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y', hue='cat')回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-02-28 21:25:34
原则上，您应该能够使用以下命令创建圆形标记
，但也有一些
深层并发症
在那里，它目前并不像你希望的那样工作。
最简单的纯海运解决方案是利用您可以使用任意latex符号作为标记的事实：
sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y', hue="cat", marker="$\circ$", ec="face", s=100)
这在某种程度上是有限的，因为您失去了对圆的厚度的控制。
混合的seaborn-matplotlib方法更灵活，但也更麻烦(您需要自己创建图例)：
palette = {"a": "C0", "b": "C1"}
kws = {"s": 70, "facecolor": "none", "linewidth": 1.5}
ax = sns.scatterplot(
data=df, x='x', y='y',
edgecolor=df["cat"].map(palette),
**kws,
)
handles, labels = zip(*[
(plt.scatter([], [], ec=color, **kws), key) for key, color in palette.items()
])
ax.legend(handles, labels, title="cat")
第三种选择是使用
..。这不太灵活，因为绘图必须以自己的图形显示。但它相当简单；另一个答案是
但它有点过度设计，因为它忘记了
参数：
palette = ["C0", "C1"]
g = sns.FacetGrid(
data=df, hue="cat",
height=4, aspect=1.25,
hue_kws={"edgecolor": palette},
)
g.map(plt.scatter, "x", "y", facecolor="none", lw=1.5)
g.add_legend()
Stack Overflow用户
发布于 2021-02-28 10:19:33
我修改了你的代码
如下所示(基于
代码
由@cphlewis提供)：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [3,2,5]
y1 = [1,1,2]
x2 = [1,1,0]
y2 = [3,0,2]
df1 = pd.DataFrame({'x1':x1, 'y1':y1})
df2 = pd.DataFrame({'x2':x2, 'y2':y2})
df = pd.concat([df1.rename(columns={'x1':'x','y1':'y'})
.join(pd.Series(['a']*len(df1), name='df')),
df2.rename(columns={'x2':'x','y2':'y'})
.join(pd.Series(['b']*len(df2), name='df'))],
ignore_index=True)
pal = dict(a="blue", b="red")
g = sns.FacetGrid(df, hue='df', palette=pal, size=5)
g.map(plt.scatter, "x", "y", s=50, alpha=.7,
linewidth=.5,
facecolors = 'none',
edgecolor=['red', 'blue'])
markers = [plt.Line2D([0,0],[0,0], markeredgecolor=pal[key],
marker='o', markerfacecolor='none',
mew=0.3,
linestyle='')
for key in pal]
plt.legend(markers, pal.keys(), numpoints=1, title="cat")
plt.show()结果如下：
Stack Overflow用户
发布于 2021-02-28 21:47:04
有时
*
，退回到matplotlib功能会更容易：
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x': [3,2,5,2,1,0],
'y': [1,1,2,3,0,2],
'cat': ['a','a','a','b','b','b']})
fig, ax = plt.subplots()
m_colors = ["blue", "tab:orange", "red", "green"]
for (cat, group), col in zip(df.groupby("cat"), m_colors):
ax.scatter(group.x, group.y, edgecolors=col, facecolors="none", alpha=0.7, label=cat)
ax.legend(title="empty circles")
plt.show()示例输出：
*
seaborn和pandas提供了很好的服务。但我看到过很多例子，人们认为“这很容易，所以简单地添加XYZ特性应该很容易”，然后就会得到复杂的代码，如果他们一开始就用基本matplotlib编写代码，那么这些代码就会简单得多。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66404883
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
