使用 seaborn 绘制多个直方图

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用 seaborn 绘制多个直方图

【英文标题】：Plot multiple histograms with seaborn

【发布时间】：2019-04-09 19:43:57

【问题描述】：

我有一个包含 36 列的数据框。我想使用 seaborn 一次性（6x6）为每个特征绘制直方图。基本上复制df.hist()，但使用seaborn。我下面的代码仅显示了第一个功能的图，其他所有功能都为空。

测试数据框：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 36)), columns=range(0,36))

我的代码：

import seaborn as sns
# plot
f, axes = plt.subplots(6, 6, figsize=(20, 20), sharex=True)
for feature in df.columns:
    sns.distplot(df[feature] , color="skyblue", ax=axes[0, 0])

【问题讨论】：

ax=axes[0, 0] 表示您始终绘制到第一个轴。这也是你观察到的。也许您想绘制到不同的轴？

哦，原来如此。我应该如何改变它？

【参考方案1】：

我想同时循环遍历轴和特征是有意义的。

f, axes = plt.subplots(6, 6, figsize=(20, 20), sharex=True)
for ax, feature in zip(axes.flat, df.columns):
    sns.distplot(df[feature] , color="skyblue", ax=ax)

Numpy 数组是按行展平的，即您将在第一行获得前 6 个特征，在第二行获得第 6 到 11 个特征，依此类推。

如果这不是你想要的，你可以手动定义轴数组的索引，

f, axes = plt.subplots(6, 6, figsize=(20, 20), sharex=True)
    for i, feature in enumerate(df.columns):
        sns.distplot(df[feature] , color="skyblue", ax=axes[i%6, i//6])

例如以上将逐列填充子图。