Seaborn的散点图和lmplot参数的差异

Question

一些快速加载插件：

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

di = sns.load_dataset('iris')

使用此处的示例虹膜数据集。轻松创建散点图，如下所示：

sns.scatterplot(x=di['sepal_length'], y=di['sepal_width'], 
            hue=di['species']);

但是，使用lmplot会引发TypeError并需要data参数。满足data参数后，它仍然不起作用：

sns.lmplot(x=di['sepal_length'], y=di['sepal_width'], 
            hue=di['species'], data=di);

TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'float'

但是，这很好：

sns.lmplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=di);

在阅读API reference之后，我看到lmplot需要data参数，而scatterplot则不需要。引擎盖下面有什么不同的事情吗？另外，这里语法的最佳做法是什么。

Answer 1

您的代码不起作用的原因是滥用data参数。传递data的地方，x，y和hue将被当作对象，使用它们的{{1 }} 方法。因此，例如data等效于__getitem__

据此，它运行：

x='sepal_length', y='sepal_width', data=di

您尝试执行的操作基本上等同于x=di['sepal_length'], y=di['sepal_width']。

回到问题的第二部分，介绍sns.lmplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=di); 和x=di[di['sepal_length']], y=di[di['sepal_width']], hue=di[di['species']]之间的区别：

scatterplot是lmplot级的功能；它仅依赖于scatterplot的{​​{1}}对象，该对象在绘制时可以与Axes和matplotlib这样的各种收集类型一起使用。从功能上讲，它或多或少与Axes相同，但带有一些默认的奇特颜色。

另一方面，lists依赖于np.ndarrays（可用文档here）。 pyplot.scatter是一个纯lmplot对象，在构造时需要sns.FacetGrid。因此，为了使FacetGrid工作，必须 使用sns。