如何在 Seaborn Jointplot 上仅显示边缘图例中的内容？

Question

我希望边缘图仅显示图例中显示的 6 种颜色和值范围。现在，它显示了更多内容，并且在绘图中看起来很混乱，无法确定一条线跟踪的位置。 我使用 Seaborn jointplot 绘制边缘彩色直方图。

这是我的 python 代码，用于一些 pandas 数据框（df）：

mask = df['rf_number'].notnull()

%matplotlib inline
plt.figure(figsize=(10,10)) 

#sns.scatterplot(x=df['x'][mask], y=df['y'][mask],color='black', linewidth=0)
colored_hist = sns.jointplot(data= df[mask], x='x', y= 'y', hue='rf_number', 
                             kind='scatter', palette='Spectral', linewidth=0, 
                             size=12, xlim=[-11,11], ylim=[-10,10],
                             marginal_kws=dict(fill=False)
                             ) 

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Answer 1

通过将“rf_number”四舍五入为

0.2

的倍数，kdeplot 将仅考虑这些四舍五入的值。

请注意，您需要删除

plt.figure(figsize=(10,10))

，因为

sns.jointplot()

创建自己的图形。

sns.jointplot(..., height=10)

会使无花果大小

10x10

。

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

# create some random test data
df = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(1000) * 3, 'y': np.random.randn(1000) * 3})
df['rf_number'] = ((np.sin(df['x'] * np.cos(df['y'] / 7) + 4) + np.sin(df['y'] / 3 + 1)) ** 2) / 4

# round the hue column to multiples of 0.2
df['rf_rounded'] = (df['rf_number'] * 5).round() / 5

mask = df['rf_rounded'].notnull()
colored_hist = sns.jointplot(data=df[mask], x='x', y='y', hue='rf_rounded',
                             kind='scatter', palette='Spectral', linewidth=0,
                             size=12, xlim=[-11, 11], ylim=[-10, 10],
                             marginal_kws=dict(fill=False),
                             height=10)
sns.move_legend(colored_hist.ax_joint, loc='best', title='DEE probability')