带有seaborn的log-log lmplot

Question

lmplotSeaborn 的功能可以在对数对数范围内绘制吗？这是正常规模的结果

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
x =  10**arange(1, 10)
y = 10** arange(1,10)*2
df1 = pd.DataFrame( data=y, index=x )
df2 = pd.DataFrame(data = {'x': x, 'y': y}) 
sns.lmplot('x', 'y', df2)

Answer 1

如果您只想绘制一个简单的回归,它将更容易使用seaborn.regplot.这似乎工作(虽然我不确定y轴次要网格去哪里)

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

x = 10 ** np.arange(1, 10)
y = x * 2
data = pd.DataFrame(data={'x': x, 'y': y})

f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
ax.set(xscale="log", yscale="log")
sns.regplot("x", "y", data, ax=ax, scatter_kws={"s": 100})

如果你需要lmplot用于其他目的,这是我想到的,但我不确定x轴刻度发生了什么.如果有人有想法并且这是一个海鸟的错误,我很乐意解决它:

grid = sns.lmplot('x', 'y', data, size=7, truncate=True, scatter_kws={"s": 100})
grid.set(xscale="log", yscale="log")

Answer 2

从（可能）任何seaborn图制作双对数图的最简单方法是：

plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

在示例中：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
x =  10**np.arange(1, 10)
y = 10** np.arange(1,10)*2
df1 = pd.DataFrame( data=y, index=x )
df2 = pd.DataFrame(data = {'x': x, 'y': y}) 
sns.lmplot('x', 'y', df2)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

Answer 3

首先调用seaborn函数。它返回一个FacetGrid具有axes属性的对象（一个 matplotlib 的二维 numpy 数组Axes）。抓取Axes对象并将其传递给对 的调用df1.plot。

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

x =  10**np.arange(1, 10)
y = 10**np.arange(1,10)*2
df1 = pd.DataFrame(data=y, index=x)
df2 = pd.DataFrame(data = {'x': x, 'y': y})

fgrid = sns.lmplot('x', 'y', df2)    
ax = fgrid.axes[0][0]
df1.plot(ax=ax)        

ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')