显示seaborn.JointGrid的边际图中的ytick

seaborn是一个用于数据可视化的Python库，提供了丰富的统计图表和绘图函数。JointGrid是seaborn中的一个类，用于绘制二维数据的联合分布图。

边际图（marginal plot）是JointGrid中的一种可选元素，用于在联合分布图的边缘显示单变量的分布情况。默认情况下，边际图会显示直方图和核密度估计图。

在JointGrid中，设置显示ytick（y轴刻度）的方法如下：

1. 使用JointGrid函数创建一个JointGrid对象，例如：grid = sns.JointGrid(x=data_x, y=data_y)，其中data_x和data_y是要绘制的二维数据的x轴和y轴数据。
2. 调用JointGrid对象的plot_joint方法绘制联合分布图，例如：grid.plot_joint(sns.scatterplot)。
3. 调用JointGrid对象的plot_marginals方法绘制边际图，例如：grid.plot_marginals(sns.histplot, kde=True)。其中sns.histplot表示使用直方图进行边际图绘制，kde=True表示同时显示核密度估计图。
4. 在绘制边际图之后，可以使用Matplotlib的相关函数进行自定义设置。要显示ytick（y轴刻度），可以使用plt.yticks()函数设置ytick的位置和标签。例如：plt.yticks([0, 2, 4, 6, 8], ['0', '2', '4', '6', '8'])将y轴刻度设置为0, 2, 4, 6, 8，并对应显示标签。

完整的代码示例如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建JointGrid对象
grid = sns.JointGrid(x=data_x, y=data_y)

# 绘制联合分布图
grid.plot_joint(sns.scatterplot)

# 绘制边际图
grid.plot_marginals(sns.histplot, kde=True)

# 设置ytick
plt.yticks([0, 2, 4, 6, 8], ['0', '2', '4', '6', '8'])

# 显示图形
plt.show()

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