用散布图中的seaborn / matplotlib表示5个暗淡的数据

Question

使用带有色调选项的seaborn lmplot，我们可以表示三维数据，例如3个变量：total_bill，tip和smoker：

>>> import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)
>>> tips = sns.load_dataset("tips")
>>> g = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue='smoker', data=tips, fit_reg=False)

如何在同一散点图中再表示一个更改的分类维度，例如子弹的形式？

甚至可以使用不同的子弹形状代表另外2个分类变量，使用子弹/形状的大小来代表第5个变量？

Answer 1

您最多可以使用分面表示五个维度：

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip",
           hue="time", col="sex", row="smoker",
           size=3, data=tips)

您也可以改变标记，但它们随颜色而变化，而不是独立于标记。正如@JulienD指出的那样，人类视觉系统实际上难以从数据中解码模式，其中三个变量独立地用颜色，标记和大小来表示。制作具有较低尺寸投影的多个图是更好的做法。