Seaborn联合图组颜色编码（用于散点图和密度图）

Question

我想使用sns.jointplot可视化存在两个组时X和Y之间的关联。但是，在

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.jointplot("total_bill", "tip", data=tips) 

没有像其他sns图（例如sns.scatterplot）中的“ hue”选项。如何在散点图和两个重叠的密度图中为不同的组（例如hue =“ smoker”）分配不同的颜色。

在R中，这可以通过创建具有两个边际密度图的散点图来完成，如here所示。

sns等于多少？如果在sns中无法做到这一点，是否还有另一个python软件包可用于此目的？

Answer 1

<div class="printcontainertable"> <div> SL.No</div> <div> Product name</div> <div> Unit</div> <div> Qty</div> <div> Price</div> <div> total</div> <div> 1. </div> <div> Apple </div> <div class="unitname">UnitName12345678</div> <div>10</div> <div> 100.00 </div> <div> 1000.00 </div> <div> 2. </div> <div> Orange </div> <div>UnitName</div> <div>10</div> <div> 100.00 </div> <div> 1000.00 </div> </div>是jointplot的简单包装。如果创建sns.JointGrid对象并手动向其添加图，则将对各个图有更多的控制。

在这种情况下，您所需的JointGrid只是一个jointplot与一个scatterplot的组合，而您想要做的就是将kdeplot（例如）传递给{ {1}}。

hue='smoker'更复杂； scatterplot并不真正为每个类AFAIK支持一个KDE，因此我被迫单独绘制它们（您可以使用带有更多类的kdeplot循环）。

因此，您可以执行以下操作：

seaborn