以不同的色调绘制点标记和线，但与 seaborn 的样式相同

Question

给定以下数据框：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    "n_index": list(range(5)) * 2,
    "logic": [True] * 5 + [False] * 5,
    "value": list(range(5)) + list(range(5, 10))
})

我想使用 颜色并且只使用颜色 来区分线图中的 logic，并在 value 上标记点。具体来说，这是我想要的输出（由 R ggplot2 绘制）：

ggplot(aes(x = n_index, y = value, color = logic), data = df) + geom_line() + geom_point()

我尝试用 seaborn.lineplot 做同样的事情，我指定了 markers=True 但没有标记：

import seaborn as sns
sns.set()
sns.lineplot(x="n_index", y="value", hue="logic", markers=True, data=df)

然后我尝试在代码中添加 style="logic"，现在标记出现了：

sns.lineplot(x="n_index", y="value", hue="logic", style="logic", markers=True, data=df)

我还尝试强制标记采用相同的样式：

sns.lineplot(x="n_index", y="value", hue="logic", style="logic", markers=["o", "o"], data=df)

看来我必须指定 style 才能有标记。但是，这会导致不希望的绘图输出，因为我不想在一个数据维度上使用两个美学维度。这违反了美学映射的原则。

有什么方法可以让线条和点都具有相同的样式但颜色不同，并且具有 seaborn 或 Python 可视化效果？（首选 seaborn - 我不喜欢 matplotlib 的循环方式。）

Answer 1

您需要将 dashes 参数设置为 False 并将网格的样式指定为 "darkgrid":

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

df = pd.DataFrame({
    "n_index": list(range(5)) * 2,
    "logic": [True] * 5 + [False] * 5,
    "value": list(range(5)) + list(range(5, 10))
})

sns.set_style("darkgrid")
sns.lineplot(x="n_index", dashes=False, y="value", hue="logic", style="logic", markers=["o", "o"], data=df)
plt.show()

Answer 2

可以直接用pandas作图

pandas 通过 groupby

fig, ax = plt.subplots()
df.groupby("logic").plot(x="n_index", y="value", marker="o", ax=ax)
ax.legend(["False","True"])

这里的缺点是需要手动创建图例。

pandas 通过数据透视

df.pivot_table("value", "n_index", "logic").plot(marker="o")

seaborn 线图

对于 seaborn 线图，似乎单个标记就足以获得所需的结果。

sns.lineplot(x="n_index", y="value", hue="logic", data=df, marker="o")

Answer 3

您可以在 sns.linePlot 中设置 marker='o' 以将标记绘制为所有不同色调的圆圈，并使用适当的颜色。

sns.lineplot(x="n_index", y="value", hue="logic", marker="o", data=df)

Answer 4

看到问题是人们对 'markers' 和 'marker' 感到困惑。要启用 'marker' 设置 'marker='o'' 而不是 markers.

sns.lineplot(x=range(1,100),y=err,marker='o')

以不同的色调绘制点标记和线，但与 seaborn 的样式相同

Plot point markers and lines in different hues but the same style with seaborn

python

data-visualization

seaborn

aesthetics