标签: seaborn

我最近发现了seaborn，发现有很多可能的风格组合。目前，我只是使用默认的 Seaborn 配置，以改进 matplotlib 风格来绘制数据（基本上是点系列或函数图，而不是真正的统计数据）。

感谢Prettyplotlib我发现了 Seaborn 。

有没有人已经考虑过一个“安全”主题，它可以很好地渲染绘图功能，并旨在为色盲人士或黑白打印提供良好的渲染？

谢谢

编辑：我目前正在体验“hls”和“Set2”调色板。后者似乎对色盲有好处，但我认为黑白渲染效果很差。=(

我有一个多级索引数据框，我试图在 Seaborn 中显示它。该图显示正常，但 x 轴的值被视为文本标签而不是实际的 x 值。下面的代码片段显示了示例数据的制作和绘制方式：

>>> import numpy, pandas, seaborn
>>> from matplotlib import pyplot
>>> index = pandas.MultiIndex.from_product((list('abc'), [10**x for x in range(4)]), names=['letters', 'powers'])
>>> index
MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c'], [1, 10, 100, 1000]],
           labels=[[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]],
           names=['letters', 'powers'])

>>> df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(12, 2), index=index, columns=['x', 't'])
>>> df
                       x         t
letters powers                    
a       1       1.764052 …

我的目的是在seaborn的特定坐标处添加补丁lmplot：

有没有办法添加一个矩形/正方形补丁lmplot？

我能够通过 打印出情节sns.lmplot()。但是当我尝试使用ax.add_patch()具有相关坐标的语句添加矩形面片时，出现错误。

#Sample code to generate lmplot  and add patch   
ax= sns.lmplot('A', 'B', hue="group", data=res_me,fit_reg=False, \
              palette="Set1",size=10, aspect=1, scatter_kws={"s": 100,"linewidths":2,"edgecolor":"black"})

ax.add_patch(patches.Rectangle((0.912, 0.72), 1.02, .802,fill=False,edgecolor='green',lw=3))

我收到以下错误。

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

那么我们可以添加补丁吗FacetGrid？

我有一个 DataFrame，其中每一行都是一个事件，它有一列datetime指定事件日期和时间的值。

我只想绘制每天的事件数量，并能够指定 x 轴的开始和结束日期。我怎样才能做到这一点？

我正在尝试将数据绘制到 matplotlib 中的图形和相应的轴上，随着新工作的出现，请回忆一下轴上带有附加图的图形：

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

x=np.arange(0,20)
y=2*x

fig,ax=plt.subplots()
ax.scatter(x,x)

ax.scatter(x,y)
fig

如果我使用 seaborn 的 regplot，这与 matplotlib 配合得很好：

fig2,ax2=plt.subplots()
sns.regplot(x,x,ax=ax2,fit_reg=False)

sns.regplot(x,y,ax=ax2,fit_reg=False)
fig2

Fig2 生成我想要的图形，但 regplot 命令生成一个空图形。有没有办法抑制 regplot 的空输出或让它显示更新的 ax2 而不调用Fig2？

我正在使用seaborn 创建水平条形图。从这个例子来看，我是如何设置颜色的。

sns.set_color_codes("pastel")
sns.barplot(x="total", y="abbrev", data=crashes, label="Total", color="b")

因此，在此示例中，“总计”字段将具有来自“粉彩”调色板的颜色“b”（蓝色）。

我有大约 60 个不同的字段，并且我不想手动设置所有颜色。有没有办法让seaborn自动选择颜色（甚至调色板）？

就目前情况而言，我的计划是在一个周期中创建条形图

for field in fields:
    sns.set_color_codes(foo)
    sns.barplot(x=field, y="abbrev", data=crashes, label=field, color="bar")

其中foo和bar是由seaborn以某种方式为我生成的。

我想给字符串着色，但每个字符都不同。我有一个包含文本的数组和一个值在 -1 到 1 之间的数组，其中 -1 应该代表“红色”，1 应该代表“绿色”。0 可以是白色、黄色或介于红色和绿色之间的褪色。

每个角色都应该有与得分有关的颜色。

数据如下：

array([['a', 'c', 'm', 'e', 't', 'e', 'l', 'l', 'm', 'e'],
   ['0.1716490432811229', '0.062389299621661884',
    '0.26545182258229466', '-0.07999088246625552',
    '-0.4499291603930515', '-0.7465421931327068', '-0.812006046307664',
    '-0.8443500193245104', '-0.865253671942029','-0.8697487071105282',]],
  dtype='<U32')

我能够生成颜色：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.cm as cm

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=-1, vmax=1)
cmap = cm.RdYlGn
x = 0.3

m = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)
#print(m.to_rgba(x))

color = m.to_rgba(ws)
color

结果如下所示（r、g、b、a）：

array([[ 0.87435602,  0.94709727,  0.57708574,  1.        ],
       [ 0.9561707 ,  0.98154556,  0.68904268,  1.        ],
       [ 0.83529412,  0.93048827,  0.5349481 ,  1.        ], …

无法更改无花果大小，请参见示例：

df = pd.DataFrame({'subset_product':['A','A','A','B','B','C','C'],
                   'subset_close':[1,1,0,1,1,1,0]})

prod_counts = df.groupby('subset_product').size().rename('prod_counts')
df['prod_count'] = df['subset_product'].map(prod_counts)
g = sns.factorplot(y='prod_count',x='subset_product',hue='subset_close',data=df,kind='bar',palette='muted',legend=False,ci=None)
plt.rcParams["figure.figsize"] = [20,10]
plt.legend(loc='best')

尽管改变了Figsize，它总是给我相同的绘图大小和一个空的绘图

我有以下数据：

coll_prop_tenure    coll_prop_12m   coll_prop_6m    coll_prop_3m
0.04                0.04            0.06            0.08
0                   0               0               0
0                   0               0               0
0.06                0.06            0.1             0
0.38                0.38            0.25            0
0.61                0.61            0.66            0.61
0.01                0.01            0.02            0.02
0.1                 0.1             0.12            0.16
0.04                0.04            0.04            0.09
0.22                0.22            0.22            0.22
0.72                0.72            0.73            0.72
0.39                0.39            0.45            0.64

我使用 seaborn 的 distplot 来绘制分布图，如下所示：

######################## density plot #########################################
f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 7), sharex=True)
sns.distplot( data[cols_viz[0]] , color="skyblue", ax=axes[0, 0])
print("Skewness: %f" % data[cols_viz[0]].skew()) …

我有 2 个数据框，其中包含品牌和计数列。

例子：

brand | count
------+-------
Gucci | 1234
Chanel| 234444

DF1比DF2拥有更多品牌。我想创建一个条形图，其中 x 轴是所有品牌，y 轴是计数。我不知道如何实现这一点，所以我得到了按品牌分组的每个数据框的并排条形图。

  ax = df_pred.plot()
  prev_pred.plot(ax=ax)
  plt.show()

我尝试了这段代码，但无法将其按品牌分组。我使用 sns.barplot 创建单独的条形图，但我想覆盖它们。我想要 DF1 中的所有品牌，因此 DF2 中的一些计数将为 0，但这就是我想要比较的。任何帮助深表感谢。