Seaborn PairGrid:显示每个子图的轴刻度标签
Seaborn PairGrid: show axes tick-labels for each subplot
使用 seaborn.PairGrid
有没有办法显示每个子图的坐标轴刻度标签? (在 seaborn.FacetGrid
的情况下相当于 sharex=False, sharey=False
)
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame()
for n in ['a', 'b']:
tmp = pd.DataFrame({'name': [n] * 100,
'prior': [1, 10] * 50,
'post': [1, 10] * 50})
df = df.append(tmp)
g = sns.PairGrid(df, hue='name', diag_sharey=False)
g.map_offdiag(sns.regplot, fit_reg=False, x_jitter=.1)
g.map_diag(sns.distplot, kde=False)
您是否尝试过使用 sns.set_style("ticks")
设置样式?
关于控制人物审美的更多细节:
http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/tutorial/aesthetics.html
在此处找到答案:http://Whosebug.xluat.com/questions/31094436/show-y-ticklabels-in-a-seaborn-pairplot
for ax in g.axes.flat:
_ = plt.setp(ax.get_yticklabels(), visible=True)
_ = plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=True)
明确指出 _ = ...
是为了在交互式环境中抑制不需要的打印输出。
使用 seaborn.PairGrid
有没有办法显示每个子图的坐标轴刻度标签? (在 seaborn.FacetGrid
的情况下相当于 sharex=False, sharey=False
)
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame()
for n in ['a', 'b']:
tmp = pd.DataFrame({'name': [n] * 100,
'prior': [1, 10] * 50,
'post': [1, 10] * 50})
df = df.append(tmp)
g = sns.PairGrid(df, hue='name', diag_sharey=False)
g.map_offdiag(sns.regplot, fit_reg=False, x_jitter=.1)
g.map_diag(sns.distplot, kde=False)
您是否尝试过使用 sns.set_style("ticks")
设置样式?
关于控制人物审美的更多细节: http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/tutorial/aesthetics.html
在此处找到答案:http://Whosebug.xluat.com/questions/31094436/show-y-ticklabels-in-a-seaborn-pairplot
for ax in g.axes.flat:
_ = plt.setp(ax.get_yticklabels(), visible=True)
_ = plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=True)
明确指出 _ = ...
是为了在交互式环境中抑制不需要的打印输出。