Lmplot seaborn中每种色调的不同标记

Question

你如何设置你的lmplot，使你不仅每个变量都有不同的色调，还有不同的标记？

例如，根据哪个＆＃39;类别＆＃39;您将如何为这些点获得不同的标记？他们属于？

import pandas as pd
import seaborn as sns
dic={"A":[4,6,5], "B":[2,7,5], "category":['A','A',"B"]}
df=pd.DataFrame(dic)
sns.lmplot('A', 'B', data=df, hue='category', fit_reg=False)]

我一直试图传递一个列表，例如：

marker_cycle=['o', 'x', '^']
[next(marker_cycle) for i in df["category"].unique()

但尚未成功。

Answer 1

markers

中有sns.lmplot

sns.lmplot('A', 'B', data=df, hue='category', fit_reg=False,markers=['o', 'x'])

Answer 2

见this issue。 next()需要使用迭代器。您可以使用intertools，

创建一个

import itertools
mks = itertools.cycle(['o', 'x', '^', '+', '*', '8', 's', 'p', 'D', 'V'])
markers = [next(mks) for i in df["category"].unique()]

示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

dic={"A":[4,6,5], "B":[2,7,5], "category":['A','A',"B"]}
df=pd.DataFrame(dic)

import itertools
mks = itertools.cycle(['o', 'x', '^', '+', '*', '8', 's', 'p', 'D', 'V'])
markers = [next(mks) for i in df["category"].unique()]

sns.lmplot('A', 'B', data=df, hue='category', markers=markers, fit_reg=False)

plt.show()

请注意，这可能有点矫枉过正，您可以直接从列表中获取标记，

marker = ['o', 'x', '^', '+', '*', '8', 's', 'p', 'D', 'V']
markers = [marker[i] for i in range(len(df["category"].unique()))]

完整示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

dic={"A":[4,6,5], "B":[2,7,5], "category":['A','A',"B"]}
df=pd.DataFrame(dic)

marker = ['o', 'x', '^', '+', '*', '8', 's', 'p', 'D', 'V']
markers = [marker[i] for i in range(len(df["category"].unique()))]

sns.lmplot('A', 'B', data=df, hue='category', markers=markers, fit_reg=False)

plt.show()

上述两种解决方案都会产生相同的情节：

Answer 3

也许添加style ='category'

sns.lmplot('A', 'B', data=df, hue='category', style='category', fit_reg=False)]