在 seaborn.jointplot 中绘制两个分布

Question

我有两个 pandas 数据框，我想在同一个 seaborn jointplot 中绘制。它看起来像这样（命令在 IPython shell; ipython --pylab 中）：

import pandas as pd
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')
df = pd.read_csv('my_dataset.csv')
g = sns.jointplot('sepal_length', 'sepal_width', iris)

两个数据帧中的键是相同的。
如何在同一图中绘制我的值（当然颜色不同）？甚至更详细：如何绘制两个数据集，但只在顶部和侧面分布第一个数据集？ IE。只绘制点。

Answer 1

这是一种通过修改 sns.JointGrid 的基础数据来实现的方法。

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

# simulate some artificial data
# ========================================
np.random.seed(0)
data1 = np.random.multivariate_normal([0,0], [[1,0.5],[0.5,1]], size=200)
data2 = np.random.multivariate_normal([0,0], [[1,-0.8],[-0.8,1]], size=100)

# both df1 and df2 have bivaraite normals, df1.size=200, df2.size=100
df1 = pd.DataFrame(data1, columns=['x1', 'y1'])
df2 = pd.DataFrame(data2, columns=['x2', 'y2'])


# plot
# ========================================   
graph = sns.jointplot(x=df1.x1, y=df1.y1, color='r')

graph.x = df2.x2
graph.y = df2.y2
graph.plot_joint(plt.scatter, marker='x', c='b', s=50)

Answer 2

绘制联合图后可能会更容易，更改为要绘制内容的轴，然后使用普通的 pyplot 或基于轴的 seaborn 图：

g=sns.jointplot(...)
plt.sca("axis_name")
plt.plot/plt.scatter/.../sns.kde(ax="axis_name")

二维图的轴名称是ax_joint，侧面的一维图是ax_marg_x或ax_marg_y。

此外，如果您想使用 jointplot 结构但通过 pyplot 绘制所有图，请使用 cla 函数，例如用于清除二维图：

g.ax_joint.cla()

Answer 3

在我看来，更好的解决方案是对 sns.joinplot returns 的联合分布和边缘分布使用坐标轴句柄。使用这些（名称为 ax_joint、ax_marg_x 和 ax_marg_y）也可以绘制边际分布图。

import seaborn as sns
import numpy as np

data1 = np.random.randn(100)
data2 = np.random.randn(100)
data3 = np.random.randn(100)
data4 = np.random.randn(100)

df1 = pd.DataFrame({'col1': data1, 'col2':data2})
df2 = pd.DataFrame({'col1': data3, 'col2':data4})

axs = sns.jointplot('col1', 'col2', data=df1)
axs.ax_joint.scatter('col1', 'col2', data=df2, c='r', marker='x')

# drawing pdf instead of histograms on the marginal axes
axs.ax_marg_x.cla()
axs.ax_marg_y.cla()
sns.distplot(df1.col1, ax=axs.ax_marg_x)
sns.distplot(df1.col2, ax=axs.ax_marg_y, vertical=True)

Answer 4

sns.jointplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species")

在 seaborn.jointplot 中绘制两个分布

Plotting two distributions in seaborn.jointplot

python

matplotlib

pandas

seaborn