结合彩色散点图和单独的线图

Question

我正在尝试使用seaborn - 包组合散点图和线图（因为它似乎是在各类别中使用色彩图的一种巧妙方式）。

目前，我有两个数据集存储为pandas DataFrames：linear_data用于线性情况，scatter_data用于散点图数据。我可以创建两个单独的图：

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

# creating a nice color palette with 10 different colors
color_palette=sns.diverging_palette(10, 130, sep=100, n=10)

N=300
scatter_data = pd.DataFrame({'x' : np.random.random(N)*10, 'y' : 
np.random.random(N)*100, 'score' : np.random.randint(1,10,N)})

# create linear plot for linear_data

lin_dict = {0.1: 51.98384470434041,
 0.25: 69.9192341826548,
 0.5: 83.48683256238559,
 1.0: 97.05443094211638,
 2.0: 110.62202932184718,
 3.0: 118.5585655988348,
 4.0: 124.18962770157796,
 5.0: 128.55741880016157,
 6.0: 132.1261639785656,
 7.0: 135.1434950339544,
 8.0: 137.75722608130874,
 9.0: 140.06270025555324,
 10.0: 142.12501717989235}

linear_data = pd.DataFrame.from_dict(lin_dict, orient='index').sort_index(); 
linear_data.index.name='x'; linear_data.columns = ['y']
ax = sns.pointplot(x=linear_data.index, y=linear_data['y'], data=linear_data)

# create scatter plot for scatter_data, having color scheme
#    as in color_palette mapped onto the column 'score' (ranging from 1-10)

fg = sns.FacetGrid(data=scatter_data, hue='score', palette=color_palette, size=5, aspect=1.5)
fg.map(pyplot.scatter, 'x', 'y').add_legend()

所以，我不会分开这两个，我显然希望将它们放在同一个情节中！我无法发现FacetGrid接受任何ax - 变量，因此不确定如何连接这两个变量......

新：正如评论中所提到的，我希望linear_data中的点位于较低的散点图中，但中的点与这些点相互连接 （显然与散射中使用的颜色不同，例如黑色）

解决此问题的任何线索？

Answer 1

您可以使用通常的plt.plot来绘制＆＃34; linear_data＆＃34;与＆＃34; scatter_data＆＃34;。

相同的轴

fg = sns.FacetGrid(data=scatter_data, hue='score', 
                                      palette=color_palette, size=5, aspect=1.5)
fg.map(plt.scatter, 'x', 'y').add_legend()
fg.axes[0,0].plot(linear_data.index, linear_data['y'], marker="o")
plt.show()

在没有明确使用FacetGrid的情况下可以实现同样的效果，而不是使用lmplot。

fg = sns.lmplot(x = 'x',y= 'y', data=scatter_data, hue='score', 
                                palette=color_palette,fit_reg=False )
fg.axes[0,0].plot(linear_data.index, linear_data['y'], marker="o")
plt.show()

最后，你根本不需要任何seaborn情节，只需要一个matplotlib scatter和一个matplotlib plot。 （唯一的缺点是添加一个图例就可以了。）

color_palette=sns.diverging_palette(10, 130, sep=100, n=10, as_cmap=True)
plt.scatter(scatter_data.x, scatter_data.y, c=scatter_data.score, cmap=color_palette)
plt.plot(linear_data.index, linear_data['y'], marker="o")
plt.show()