如何将 alpha（透明度）传递给 seaborn.jointplot？

Question

我正在用seaborn练习数据探索，最近遇到一个问题：如何将alpha（透明度）传入seaborn.jointplot（到散点图部分，不是直方图)?

更广泛地说，我还想知道：

1. joint_kws、marginal_kws 和 annot_kws 的一般功能是什么（即如何将 use/pass pyplot 参数转换为这些参数？） ?

2. 这些参数和kwargs参数有什么区别？

谢谢！

Answer 1

如评论中所述，您只需将 alpha=0.5 添加到 jointplot 调用中即可。

关于您的其他问题，一般信息可以在documentation:

中找到

1. 您将字典传递给每个 kw 参数。这些控制由 jointplot 创建的绘图的不同部分。例如，如果您想更改直方图的透明度，您可以将其传递给 marginal_kws。 （这有点复杂，因为 "marginal" 是使用 sns.distplot 创建的，它建立在 plt.hist 的基础上。所以你实际上会有 marginal_kws={'hist_kws': {'alpha': 0.1}} 对应 jointplot。

2. 附加 kwargs 影响散点图部分，就像 joint_kws 一样。但是，这些论点将取代 joint_kws.

提供的论点

Answer 2

仅将 alpha=0.5 添加到您的 sns.jointplot 调用中可能会出现以下错误：

TypeError: regplot() got an unexpected keyword argument 'alpha'

所以在这种情况下，您可以将此 alpha 设置嵌套到 scatter_kws 中，然后嵌套到 joint_kws 中，如下所示：

sns.jointplot(x, y, data, kind='reg',joint_kws = {'scatter_kws':dict(alpha=0.5)})

此时，您将调整联合图中散点的透明度。