如何在 seaborn FacetGrid 中格式化 y 轴或 x 轴标签

Question

我想在 seaborn FacetGrid 图中格式化 y 轴标签，带有一些小数和/或添加一些文本。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="ticks")

exercise = sns.load_dataset("exercise")

g = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", col="diet", data=exercise)
#g.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.2f}'.format(x) + 'K'))
#g.set(xticks=['a','try',0.5])
g.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.2f}'.format(x) + 'K'))
plt.show()

灵感来自如何将 seaborn/matplotlib 轴刻度标签从数字格式化为数千或数百万？（125,436 到 125.4K）

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="ticks")

exercise = sns.load_dataset("exercise")

g = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", col="diet", data=exercise)
#g.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.2f}'.format(x) + 'K'))
#g.set(xticks=['a','try',0.5])
g.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.2f}'.format(x) + 'K'))
plt.show()

它导致以下错误。

AttributeError: 'FacetGrid' object has no attribute 'xaxis'

Answer 1

• xaxis和yaxis是 plot 的属性axes，对于一个seaborn.axisgrid.FacetGrid类型。
  • 在链接的答案中，类型是 matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot
• p在lambda表达式中是刻度标签编号。
• seaborn：构建结构化的多地块网格
• matplotlib：创建多个子图
• 已测试并使用以下版本：
  • matplotlib v3.3.4
  • seaborn v0.11.1

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as tkr

sns.set(style="ticks")

# load data
exercise = sns.load_dataset("exercise")

# plot data
g = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", col="diet", data=exercise)

# format the labels with f-strings
for ax in g.axes.flat:
    ax.yaxis.set_major_formatter(tkr.FuncFormatter(lambda y, p: f'{y:.2f}: Oh baby, baby'))
    ax.xaxis.set_major_formatter(tkr.FuncFormatter(lambda x, p: f'{x}: Is that your best'))

• 正如Patrick FitzGerald的评论中所指出的，以下代码在不使用 的情况下tkr.FuncFormatter也可以生成上一个图。
• 看 matplotlib.axis.Axis.set_major_formatter

# format the labels with f-strings
for ax in g.axes.flat:
    ax.yaxis.set_major_formatter(lambda y, p: f'{y:.2f}: Oh baby, baby')
    ax.xaxis.set_major_formatter(lambda x, p: f'{x}: Is that your best')