seaborn 没有在定义的子图中绘制

Question

我试图用这段代码并排绘制两个displots

fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(1,2)

sns.displot(x =X_train['Age'], hue=y_train, ax=ax1)
sns.displot(x =X_train['Fare'], hue=y_train, ax=ax2)

它 returns 以下结果（两个空子图后跟一个分图，每行两行）-

如果我用 violinplot 尝试相同的代码，它 returns 结果符合预期

fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(1,2)

sns.violinplot(y_train, X_train['Age'], ax=ax1)
sns.violinplot(y_train, X_train['Fare'], ax=ax2)

为什么 displot 返回不同类型的输出，我该怎么做才能在同一行上输出两个图？

Answer 1

来自 seaborn.distplot 的文档，DEPRECATED 在 seaborn 0.11 中。
.distplot 替换为以下内容：
- displot(), a figure-level function with a similar flexibility over the kind of plot to draw. This is a FacetGrid，并且没有 ax 参数。
- histplot()，一个用于绘制直方图的 axes-level 函数，包括核密度平滑。这确实有 ax 参数。
适用于任何seaborn FacetGrid 没有ax参数的地块。使用等效的 axes-level 图。
- 查看 figure-level 绘图的文档，找到适合您需要的 axes-level 绘图函数。
因为需要两个不同列的直方图，所以用histplot比较方便。
请参阅了解绘制成 maplotlib.pyplot.subplots
在 seaborn 0.11.1 和 matplotlib 3.4.2

fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(1,2)

sns.histplot(x=X_train['Age'], hue=y_train, ax=ax1)
sns.histplot(x=X_train['Fare'], hue=y_train, ax=ax2)

导入和 DataFrame 示例

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# load data
penguins = sns.load_dataset("penguins", cache=False)

# display(penguins.head())
  species     island  bill_length_mm  bill_depth_mm  flipper_length_mm  body_mass_g     sex
0  Adelie  Torgersen            39.1           18.7              181.0       3750.0    MALE
1  Adelie  Torgersen            39.5           17.4              186.0       3800.0  FEMALE
2  Adelie  Torgersen            40.3           18.0              195.0       3250.0  FEMALE
3  Adelie  Torgersen             NaN            NaN                NaN          NaN     NaN
4  Adelie  Torgersen            36.7           19.3              193.0       3450.0  FEMALE

轴水平图

对于宽格式的数据，使用sns.histplot

# select the columns to be plotted
cols = ['bill_length_mm', 'bill_depth_mm']

# create the figure and axes
fig, axes = plt.subplots(1, 2)
axes = axes.ravel()  # flattening the array makes indexing easier

for col, ax in zip(cols, axes):
    sns.histplot(data=penguins[col], kde=True, stat='density', ax=ax)

fig.tight_layout()
plt.show()

图级图

对于长格式的数据帧，使用displot

# create a long dataframe
dfl = penguins.melt(id_vars='species', value_vars=['bill_length_mm', 'bill_depth_mm'], var_name='bill_size', value_name='vals')

# display(dfl.head())
  species       bill_size  vals
0  Adelie  bill_length_mm  39.1
1  Adelie   bill_depth_mm  18.7
2  Adelie  bill_length_mm  39.5
3  Adelie   bill_depth_mm  17.4
4  Adelie  bill_length_mm  40.3

# plot
sns.displot(data=dfl, x='vals', col='bill_size', kde=True, stat='density', common_bins=False, common_norm=False, height=4, facet_kws={'sharey': False, 'sharex': False})

seaborn 没有在定义的子图中绘制

seaborn is not plotting within defined subplots

python

data-visualization

subplot

seaborn

导入和 DataFrame 示例

轴水平图

图级图