在seaborn关节图上添加任意线

Question

我可以使用jointplot绘制两个变量的联合分布。但是，我找不到一种方法来添加任意行以显示两个维度上的特定值。

例如，以下代码可以很好地显示联合和边际分布

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

sns.set(color_codes=True)

tips = sns.load_dataset("iris")
plot = sns.jointplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=tips, 
kind="kde")

但是，我找不到在预先指定的值处包含特定的垂直和水平线的方法。例如，包括

plt.plot([6, 1.5], [6, 5], color="skyblue", lw=5, linestyle='solid', label="_not in legend")

在其中一个边沿上生成一条线，但在jointplot上不生成任何线。有没有一种方法可以在例如sepal_length和sepal_width的特定值处添加垂直和水平线？ （例如，垂直线为6，水平线为3），更一般而言，是否可以根据数据的特定统计信息来制作这些线？ （平均值，不同变量的中位数）。

谢谢

Answer 1

您可以使用ax_join修改关节图的主轴。通过这种方式，您可以使用标准的matplotlib.pyplot命令，例如axvline和axhline：

import seaborn as sns

sns.set(color_codes=True)

tips = sns.load_dataset("iris")
plot = sns.jointplot(x="sepal_length",y="sepal_width",data=tips,kind="kde")
plot.ax_joint.axvline(x=6)
plot.ax_joint.axhline(y=3)
plot.ax_joint.set_xlim(4,8)
plot.ax_joint.set_ylim(2,4.5)

实际上，您还可以绘制一条普通线而不仅仅是一个常数：

plot.ax_joint.plot([4,8], [2,5], 'b-', linewidth = 2)

对于使用统计数据的恒定行，您可以使用pandas数据框属性：

plot.ax_joint.axvline(x=tips.sepal_length.median(),linestyle='--')
plot.ax_joint.axhline(y=tips.sepal_width.mean(),linestyle='--')

您还可以使用marg_x和marg_y将线添加到边际分布中：

plot.ax_marg_x.axvline(x=6)
plot.ax_marg_y.axhline(y=3)

它看起来像这样：