如何在 Seaborn 中控制图例 - Python

Question

我试图找到有关如何控制和自定义 Seaborn 图中的图例的指导，但我找不到任何指导。

为了使问题更具体，我提供了一个可重现的示例：

surveys_by_year_sex_long

    year    sex wgt
0   2001    F   36.221914
1   2001    M   36.481844
2   2002    F   34.016799
3   2002    M   37.589905

%matplotlib inline
from matplotlib import *
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sn

sn.factorplot(x = "year", y = "wgt", data = surveys_by_year_sex_long, hue = "sex", kind = "bar", legend_out = True,
             palette = sn.color_palette(palette = ["SteelBlue" , "Salmon"]), hue_order = ["M", "F"])
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Weight')
plt.title('Average Weight by Year and Sex')

在这个例子中，我希望能够将 M 定义为男性，将 F 定义为女性，而不是将性别作为图例的标题。

您的建议将不胜感激。

Answer 1

我总是发现在 Seaborn 图中创建标签后更改标签有点棘手。最简单的解决方案似乎是通过映射值和列名称来更改输入数据本身。您可以按如下方式创建一个新的数据框，然后使用相同的绘图命令。

data = surveys_by_year_sex_long.rename(columns={'sex': 'Sex'})
data['Sex'] = data['Sex'].map({'M': 'Male', 'F': 'Female'})
sn.factorplot(
    x = "year", y = "wgt", data = data, hue = "Sex",
    kind = "bar", legend_out = True,
    palette = sn.color_palette(palette = ["SteelBlue" , "Salmon"]),
    hue_order = ["Male", "Female"])

希望这能满足您的需要。潜在的问题是，如果数据集很大，以这种方式创建一个全新的数据框会增加一些开销。

Answer 2

首先，需要通过 seaborn 调用访问由 seaborn 创建的图例。

g = sns.factorplot(...)
legend = g._legend

然后可以操纵这个传说，

legend.set_title("Sex")
for t, l in zip(legend.texts,("Male", "Female")):
    t.set_text(l)

结果并不完全令人满意，因为图例中的字符串比以前大，因此图例会与情节重叠

因此，还需要稍微调整图形边距，

g.fig.subplots_adjust(top=0.9,right=0.7)