python - 使用 matplotlib 面向对象的接口(interface)使用 seaborn 进行绘图

Question

我非常喜欢在 OOP 风格中使用 matplotlib:

f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True)
axarr[0].plot(...)
axarr[1].plot(...)

这样可以更轻松地跟踪多个图形和子图。

问题:如何以这种方式使用seaborn？或者，如何更改this example以 OOP 风格？如何告诉 seaborn 绘图函数，如 lmplot 它绘制到哪个 Figure 或 Axes？

Answer 1

这有点取决于您使用的是哪个 seaborn 函数。

seaborn中的绘图函数大致分为两类

• “轴级”函数，包括 regplot、boxplot、kdeplot 等等
• “图形级”函数，包括relplot、catplot、displot、pairplot、联合图和其他一两个

第一组通过采用显式 ax 参数并返回 Axes 对象来标识。正如这表明的那样，您可以通过将 Axes 传递给它们，以“面向对象”的方式使用它们:

f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
sns.regplot(x, y, ax=ax1)
sns.kdeplot(x, ax=ax2)

轴级函数只会在 Axes 上绘制，不会弄乱图形，因此它们可以在面向对象的 matplotlib 脚本中完美地共存。

第二组函数(图形级)的区别在于，生成的绘图可能包含几个始终以“有意义”方式组织的轴。这意味着函数需要完全控制图形，因此不可能将 lmplot 绘制到已经存在的图形上。调用该函数始终会初始化一个图形并为其绘制的特定绘图设置它。

然而，一旦你调用了 lmplot，它就会返回一个 FacetGrid 类型的对象。 .这个对象有一些方法可以对结果图进行操作，这些方法对图的结构有所了解。它还在 FacetGrid.fig 和 FacetGrid.axes 参数处公开了基础图形和轴数组。 jointplot 函数非常相似，但它使用 JointGrid目的。因此，您仍然可以在面向对象的上下文中使用这些函数，但您的所有自定义都必须在您调用该函数之后进行。