使用hue（分类变量） - seaborn python在对子网格图上显示两个相关系数

Question

我找到了一个计算相关系数的函数，然后将它添加到一对图（如下所示）。我的问题是当我运行带有色调的对图（分类变量）时，两组的相关系数显示在彼此之上。

this

这是我的图表代码（显示气候变化态度与峰值之间的相关系数，作为＆＃34;海冰方向＆＃34;相互叠加）的函数：

`g = sns.PairGrid(df, vars = ['OverallClimateChangeAttitude', 'Peak'], 
hue="IV_SeaIceChangeDirection")
g.map_upper(plt.scatter, s=10)
g.map_diag(sns.distplot, kde=False)
g.map_lower(sns.kdeplot, cmap="Blues_d")
g.map_lower(corrfunc)`

以下是相关函数：

`def corrfunc(x, y, **kws):
r, _ = stats.pearsonr(x, y)
ax = plt.gca()
ax.annotate("r = {:.2f}".format(r),
            xy=(.1, .9), xycoords=ax.transAxes)`

非常感谢任何帮助！

Answer 1

问题在于，您的相关函数指定了应该放置注释的确切位置，并且此位置为(.1, .9) - 两种色调都相同。您需要以某种方式为不同类别的数据选择不同的位置。我想到了两种方法：

• 要么计算轴中已经有多少注释来将新的注释定位在其余的
之下
• 或预定义每个hue值的位置，并使用kws['label']选择要采用的位置。

有关这两个选项，请参阅下面的corrfunc代码。我用其余的代码和一个示例数据集绘制了一个图。我还在注释中添加了标签文本，因为否则我无法确定哪个相关系数是哪个。

from scipy import stats
import seaborn as sns
import matplotlib

def corrfunc(x, y, **kws):
    r, _ = stats.pearsonr(x, y)
    ax = plt.gca()
    # count how many annotations are already present
    n = len([c for c in ax.get_children() if 
                  isinstance(c, matplotlib.text.Annotation)])
    pos = (.1, .9 - .1*n)
    # or make positions for every label by hand
    pos = (.1, .9) if kws['label'] == 'Yes' else (.1,.8)

    ax.annotate("{}: r = {:.2f}".format(kws['label'],r),
                xy=pos, xycoords=ax.transAxes)

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.PairGrid(data = tips, vars = ['tip', 'total_bill'], hue="smoker", size=4)
g.map_upper(plt.scatter, s=10)
g.map_diag(sns.distplot, kde=False)
g.map_lower(sns.kdeplot, cmap="Blues_d")
g.map_lower(corrfunc)
g.add_legend()

结果：