使用单个数据帧的多个标签调整图例 Seaborn 联合图

Posted 2023-02-16

【中文标题】使用单个数据帧的多个标签调整图例 Seaborn 联合图

【英文标题】：Adjust legend Seaborn jointplot with several labels for one single dataframe

【发布时间】：2021-07-24 01:04:12

【问题描述】：

假设我有一个具有这种结构的 pandas 数据框：

Column 1   Column2 Column3
x1         y1       0
x2         y2       0
x3         y3       1
x4         y4       1
x5         y5       1
          ....
x_n-1      y_n-1    5
x_n        y_n      5

我想创建一个联合图，在其中根据 Column3 的值分配不同的颜色。我使用的命令是

h = sns.jointplot(x="Column1", y="Column2", data=data, hue="Column3")

所以我有 6 种不同颜色的所有点。从上一个命令中得出的图例具有标签“0”、“1”、...“5”，这些标签不是解释性的。而不是它们，我想要“label0”、“label1”等等。

我尝试使用以下命令：

h.ax_joint.legend([data.loc[data['Column3'] == 0], data.loc[data['Column3'] == 1], data.loc[data['Column3'] == 2], data.loc[data['Column3'] == 3], data.loc[data['Column3'] == 4], data.loc[data['Column3'] == 5]], ['label0', 'label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5'])

但是执行它我有以下消息：

A proxy artist may be used instead. See: https://matplotlib.org/users/legend_guide.html#creating-artists-specifically-for-adding-to-the-legend-aka-proxy-artists

当然，它不再绘制任何图例了。我一直在查看建议的文档，但我不知道如何改进它。有人有想法吗？提前致谢！

【参考方案1】：

最简单且最符合 Seaborn 精神的方法是（暂时）重命名色调列的标签：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame("Column1": np.random.randn(36) * 10,
                     "Column2": np.arange(36) % 6 + np.random.randn(36) / 4,
                     "Column3": np.arange(36) % 6)
labels = ['label0', 'label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5']
g = sns.jointplot(data=data.replace("Column3": i: label for i, label in enumerate(labels)),
                  x="Column1", y="Column2", hue="Column3", palette="turbo")
g.ax_joint.invert_yaxis()

另一种选择是再次创建图例并提供新标签。第二个图例将替换默认图例。如果您还想更改其他属性（例如图例的位置或删除其标题），这会很有用：

g = sns.jointplot(x="Column1", y="Column2", data=data, hue="Column3", palette="turbo")
handles, labels = g.ax_joint.get_legend_handles_labels()
g.ax_joint.legend(handles=handles, labels=['label0', 'label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5'],
                  title="Column3")

PS：这是sns.jointplot(..., kind="kde")的示例：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame("Column1": np.random.randn(36) * 10,
                     "Column2": np.arange(36) % 6 + np.random.randn(36) / 4,
                     "Column3": np.arange(36) % 6)
labels = ['label0', 'label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5']
g = sns.jointplot(data=data.replace("Column3": i: label for i, label in enumerate(labels)),
                  x="Column1", y="Column2", hue="Column3", palette="turbo", kind="kde")
g.ax_joint.invert_yaxis()

【讨论】：

当您设置 hue 参数、使用 kind="kde" 并尝试在绘图中添加带有标签的线条时，这些方法都不起作用，因为无论出于何种原因， kind="kde" 都不起作用返回句柄和标签。

我做了更多的测试，似乎设置“kind”会覆盖“hue”，所以总是返回空的句柄和标签列表。

@kelkka 第一种方法似乎适用于kind="kde"（使用seaborn 0.11.2）。第二种方法不起作用，因为 kdeplot 创建了一个您无法通过 g.ax_joint.get_legend_handles_labels() 访问的自定义图例，尽管您可以改用 handles = g.ax_joint.legend_.legendHandles。

我最终没有使用'kind="kde"，而是使用了g.plot_joint(sns.kdeplot)，然后我可以通过'g.ax_joint.get_legend_handles_labels()'访问图例

@kelkka 很高兴您找到了适合您的方法。图像出了点问题，但代码按描述工作，至少在我的环境中是这样。我现在上传了正确的图片。