我正在使用seaborn pairplot绘制我的数据点不同维度的散点图。但是，我希望数据点的标记具有与数据点的维度之一相对应的大小。我有以下代码:
markersize = 1000* my_dataframe['dim_size'] / sum(my_dataframe['dim_size'])
sns.set_context("notebook", font_scale=1.5, rc={'figure.figsize': [11, 8]})
sns.set_style("darkgrid", {"axes.facecolor": ".9"})
kws = dict(s=markersize, linewidth=.5, edgecolor="w")
sbax = sns.pairplot(my_dataframe, hue='dim_hue' x_vars=['dim_1', 'dim_2'], y_vars=['dim_3', 'dim_4'], size=5, plot_kws=kws)
axes = sbax.axes
for a in axes.flatten():
a.set_ylim([0,1])
a.set_xlim([0,1])
如果我这样做
print(kws) ，我在字典里看到大小都不一样，从40到2000不等。但是，图上的标记都是一样的。有什么办法可以实现我想要的吗？顺便说一句，这与
lmplot 配合得很好。如果我设置参数 scatter_kws={"s": markersize} .谢谢!
最佳答案
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
size = 100 * (iris.petal_length / iris.petal_length.max())
g = sns.PairGrid(iris, vars=["sepal_length", "sepal_width"], size=5)
g.map(plt.scatter, s=size)
关于matplotlib - 具有可变标记大小的散点图(seaborn)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35630749/