您能在seaborn中突出显示分类散点图中的具体观察结果吗？

Question

我有 8 个类别，并且我已经使用 sns.catplot 绘制了分类散点图。有没有办法突出显示每个类别中的特定观察结果，以将位置与其他观察结果进行比较？

Answer 1

您可以使用文本注释，对

annotate

返回的

ax

对象的

matplotlib.axes.Axes

(

FaceGrid

) 属性使用

seaborn.catplot

方法。例如，下面的代码通过在数据框中使用布尔选择来注释正常样本上大于 0.5 的观测值，

df[df.y > .5]

，并且

df.apply(...)

将注释所有点。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns 

df = pd.DataFrame(data={'x': range(10), 'y':np.random.normal(0,1,size=10)})
df['odd'] = df.x.apply(lambda x: x % 2)

g = sns.catplot(data=df, x='x', y='y', hue='odd')

df[df.y > .5].apply(lambda p: g.ax.annotate(f'({p.x}, {round(p.y, 2)})', (p.x, p.y)), axis=1)

您可以在

annotate

方法这里查看更多详细信息。