Seaborn displot 'FacetGrid' 对象不可调用

Posted 2023-03-12

【中文标题】Seaborn displot \'FacetGrid\' 对象不可调用

【英文标题】：Seaborn displot 'FacetGrid' object is not callableSeaborn displot 'FacetGrid' 对象不可调用

【发布时间】：2021-12-22 01:38:54

【问题描述】：

为了用 seaborn 绘制一个 2x2 的分布图，我编写了以下代码：

df = pd.DataFrame(
    'Re'    : x,
     'n'     : y,
     'Type'  : tp,
     'tg'    : tg,
     'gt'    : gt
    )

g = sns.FacetGrid(df, row='gt', col='tg', margin_titles=False, height=2.5, aspect=1.65)
g.map(sns.displot(df, x='Re', y='n', hue='Type', kind='kde',log_scale=True, palette=customPalette, fit_reg=False, x_jitter=.1))

但是我得到了这个我无法修复的错误：

func(*plot_args, **plot_kwargs)

TypeError: 'FacetGrid' object is not callable

df中导入的x、y、tp、tg、gt是列表。

有没有人知道我可以做些什么来解决这个问题？ 先感谢您！ :)

*这是df的样子： [1]：https://i.stack.imgur.com/H6J9c.png

【问题讨论】：

不，我没有这样的东西......在代码的前面，我只是阅读了列表，这就是我不提供那部分的原因。对不起

那么请提供minimal reproducible example和完整的错误回溯

@JohanC 当然！没有 g.map 的 sns.displot 可以正常工作！

【参考方案1】：

好吧，sns.displot已经是FacetGrid。您不能将其作为参数提供给g.map。此外，g.map 的参数意味着是一个不对其进行评估的函数（因此，没有括号，并且参数作为g.map 的参数给出）。请参阅Seaborn's FacetGrid page 中的示例。

最常用的FacetGrid参数（如row、col、height和aspect）可以直接提供给sns.displot()。不太常见的参数进入facet_kws=...。

这是一个例子：

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame('Re': np.random.rand(100),
                   'n': np.random.rand(100),
                   'Type': np.random.choice([*'abc'], 100),
                   'tg': np.random.choice(['ETG', 'LTG'], 100),
                   'gt': np.random.randint(0, 2, 100))
g = sns.displot(df, x='Re', y='n', hue='Type', kind='kde',
                row='gt', col='tg', height=2.5, aspect=1.65,
                log_scale=True, palette='hls',
                facet_kws='margin_titles': False)
plt.show()

要直接使用FacetGrid（不推荐），您可以创建一个类似的情节：

g = sns.FacetGrid(df, row='gt', col='tg', hue='Type', palette='hls',
                  margin_titles=False, height=2.5, aspect=1.65)
g.map_dataframe(sns.kdeplot,
                x='Re', y='n',
                log_scale=True)
g.add_legend()

【讨论】：

非常感谢！ :)