如何使用seaborn绘制具有特定颜色和线型的特定点的折线图？

Question

我有以下数据帧

import pandas as pd



 data_tmp = pd.DataFrame({'x': [0,14,28,42,56, 0,14,28,42,56],
                         'y': [0, 0.003, 0.006, 0.008, 0.001, 0*2, 0.003*2, 0.006*2, 0.008*2, 0.001*2],
                         'cat': ['A','A','A','A','A','B','B','B','B','B'],
                         'color': ['#B5D8F0','#B5D8F0','#B5D8F0','#B5D8F0','#B5D8F0','#247AB2','#247AB2','#247AB2','#247AB2','#247AB2'],
                         'point': [14,14,14,14,14,28,28,28,28,28],
                         'linestyles':['-','-','-','-','-','--','--','--','--','--']})

我想用不同的color和{}为cat生成一个线条图。但是我想给出具体的color和linestyles，因为它们在dataframe中定义。最后，我想用相同的颜色标记每行上的point。在

我只试过：

^{pr2}$

有什么想法吗？在

Answer 1

我就是这样做的。您需要使用cat列来控制不同的打印参数（颜色、样式、标记大小），然后创建映射对象（这里是dicts）来告诉每个类别使用哪个参数值。颜色很容易。linestyle比较困难，因为Seaborn只提供dashes作为一个可配置参数，它需要以(segment, gap)的高级Matplotlib格式给出。函数^{}将字符串值（例如）转换为此格式，但返回值需要小心处理。对于标记大小，不幸的是，lineplot不能随类别更改标记大小（即使您可以更改标记样式），因此您需要在顶部使用scatterplot。最后一位是图例，您可能希望在第二次绘图时禁用它，以避免重复，但问题是第一个图例中没有标记。如果这让您感到困扰，您仍然可以手动编辑图例。总而言之，它可能是这样的：

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

# Converts a line style to a format acceptable by Seaborn
def get_dash_pattern(style):
    _, dash = mpl.lines._get_dash_pattern(style)
    return dash if dash else (None, None)

data_tmp = pd.DataFrame({
    'x': [0,14,28,42,56, 0,14,28,42,56],
    'y': [0, 0.003, 0.006, 0.008, 0.001, 0*2, 0.003*2, 0.006*2, 0.008*2, 0.001*2],
    'cat': ['A','A','A','A','A','B','B','B','B','B'],
    'color': ['#B5D8F0','#B5D8F0','#B5D8F0','#B5D8F0','#B5D8F0',
              '#247AB2','#247AB2','#247AB2','#247AB2','#247AB2'],
    'point': [14,14,14,14,14,28,28,28,28,28],
    'linestyles':['-','-','-','-','-',' ',' ',' ',' ',' ']})
# Extract plot features as dicts
feats = (data_tmp[['cat', 'color', 'linestyles', 'point']]
         .set_index('cat').drop_duplicates().to_dict())
palette, dashes, sizes = feats['color'], feats['linestyles'], feats['point']
# Convert line styles to dashes
dashes = {k: get_dash_pattern(v) for k, v in dashes.items()}
# Lines
lines = sns.lineplot(x="x", y="y", hue="cat", style="cat", data=data_tmp,
                     palette=palette, dashes=dashes)
# Points
sns.scatterplot(x="x", y="y", hue="cat", size="cat", data=data_tmp,
                palette=palette, sizes=sizes, legend=False)
# Fix legend
for t, l in zip(lines.legend().get_texts(), lines.legend().get_lines()):
    l.set_marker('o')
    l.set_markersize(sizes.get(l.get_label(), 0) / t.get_fontsize())
plt.show()

输出：

Answer 2

也许你想直接使用matplotlib，比如

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


df = pd.DataFrame({'x': [0,14,28,42,56, 0,14,28,42,56],
                   'y': [0, 0.003, 0.006, 0.008, 0.001, 0*2, 0.003*2, 0.006*2, 0.008*2, 0.001*2],
                   'cat': ['A','A','A','A','A','B','B','B','B','B'],})


d = {"A" : {"color": '#B5D8F0', "markersize":  5, "linestyle": "-"},
     "B" : {"color": '#247AB2', "markersize": 10, "linestyle": " "}}

for n, grp in df.groupby("cat"):
    plt.plot(grp.x, grp.y, marker="o", label=n, **d[n])

plt.legend()
plt.show()

Answer 3

这是我在@jdehesa的帮助下的解决方案

我也把传说放在了情节之外，并对标签做了一些修饰

def get_dash_pattern(style):
    _, dash = mpl.lines._get_dash_pattern(style)
    return dash if dash else (None, None)

palette = dict(zip(data_tmp.cat, data_tmp.color))
dashes = dict(zip(data_tmp.cat, data_tmp.linestyles))
dashes = {k: get_dash_pattern(v) for k, v in dashes.items()}

ax = sns.lineplot(x="x", y="y", hue="cat", data=data_tmp, palette=palette, style='cat',  dashes=dashes)
ax = sns.scatterplot(x="point", y="y", hue="cat", data=data_tmp[data_tmp.point == data_tmp.x], palette=palette,
                     legend=False)

ax.set_title('title')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_xlabel('x label')
ax.legend(loc=(1.04, 0))
plt.show()