如何将alpha（透明度）传递给seaborn.jointplot？

Question

我正在与seaborn一起进行数据探索，最近遇到了一个问题：如何将 alpha （透明度）传递到seaborn.jointplot（到散点图部分，而不是直方图上）？ / p>

更广泛地说，我也想知道：

1. joint_kws，marginal_kws和annot_kws的一般功能是什么（即，如何在这些参数中使用/传递pyplot参数？）？

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2. 这些参数和kwargs参数之间有什么区别？

谢谢！

Answer 1

如评论中所述，您只需将alpha=0.5添加到您的jointplot通话中即可。

关于您的其他问题，可以在documentation中找到常规信息：

1. 您将字典传递给每个kw参数。它们控制jointplot创建的绘图的不同部分。例如，如果您想更改直方图的透明度，则可以将其传递给marginal_kws。 （但是，由于“边际”是使用sns.distplot生成的plt.hist创建的，因此要涉及到更多一点。因此，实际上marginal_kws={'hist_kws': {'alpha': 0.1}}可以使用jointplot。

2. 其他kwargs会影响散点图部分，就像joint_kws一样。但是，这些参数将取代joint_kws提供的参数。

Answer 2

仅将alpha=0.5添加到您的sns.jointplot调用中可能会产生以下错误：

TypeError: regplot() got an unexpected keyword argument 'alpha'

因此，在这种情况下，您可以将此alpha设置嵌套到scatter_kws中，然后嵌套到joint_kws中，就像这样：

sns.jointplot(x, y, data, kind='reg',joint_kws = {'scatter_kws':dict(alpha=0.5)})

这时，您将对联合图中散点图的透明度进行调整。