Seaborn.relplot() 中的 `hue` 参数在给定数值数据时会跳过一个整数？

Posted 2023-03-12

【中文标题】Seaborn.relplot() 中的 `hue` 参数在给定数值数据时会跳过一个整数？

【英文标题】：The `hue` parameter in Seaborn.relplot() skips an integer when given numerical data?

【发布时间】：2019-01-02 15:35:56

【问题描述】：

hue参数跳过一个整数。

d = 'column1':[1,2,3,4,5], 'column2':[2,4,5,2,3], 'cluster':[0,1,2,3,4]

df = pd.DataFrame(data=d)

sns.relplot(x='column2', y='column1', hue='cluster', data=df)

Python 2.7 Seaborn 0.9.0 Ubuntu 16.04 LTS

【问题讨论】：

如果我错了，请纠正我，但输出不正确吗？ 3, 5 不应该在集群 4 中吗？

我无法发布输出（因为我没有 10 个代表），图表右侧的“色调”栏仅标记 0、1、3、4 并跳过标签2. 但是无论标签如何，所有的点都会被绘制出来。

你现在应该可以发布输出了 :)

我知道这个问题被问到已经快两年了，但我认为把这个参考留在这里很重要。通过提供，legend='full' 您可以将每个色调绘制为类别而不是数字。这是 seaborn 开发者的链接：github.com/mwaskom/seaborn/issues/1653

【参考方案1】：

“完整”图例

如果hue 是数字格式，seaborn 将假定它代表一些连续的数量，并决定沿颜色维度显示它认为具有代表性的样本。

您可以使用legend="full" 来规避此问题。

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

df = pd.DataFrame('column1':[1,2,3,4,5], 'column2':[2,4,5,2,3], 'cluster':[0,1,2,3,4])
sns.relplot(x='column2', y='column1', hue='cluster', data=df, legend="full")
plt.show()

分类

另一种方法是确保对值进行分类处理 不幸的是，即使您将数字作为字符串插入，它们也会被转换为返回到上述相同机制的数字。这可以看到as a bug。

但是，您可以选择使用真实的类别，例如单个字母。

'cluster':list("ABCDE")

工作正常，

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

d = 'column1':[1,2,3,4,5], 'column2':[2,4,5,2,3], 'cluster':list("ABCDE")

df = pd.DataFrame(data=d)

sns.relplot(x='column2', y='column1', hue='cluster', data=df)

plt.show()

带有自定义调色板的字符串

上述方法的替代方法是使用转换为字符串的数字，然后确保使用具有与独特色调一样多的颜色的自定义调色板。

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

d = 'column1':[1,2,3,4,5], 'column2':[2,4,5,2,3], 'cluster':[1,2,3,4,5]

df = pd.DataFrame(data=d)
df["cluster"] = df["cluster"].astype(str)

sns.relplot(x='column2', y='column1', hue='cluster', data=df, 
            palette=["b", "g", "r", "indigo", "k"])

plt.show()

【讨论】：

如果这个问题已经被提出，你可以查看seaborn issue tracker，如果没有，请打开一个关于它的问题。

还有另一种选择：使用palette=[ ... ]，其中列表包含与您的类别一样多的颜色。比如说，对于两个类别，palette = ["r", "b"] 给你红分和蓝分。

是的，我正在更新这个。

折腾了半天，终于找到了这个解决方案……谢谢！