Как построить многослойный суставный сундук в подзаголовке
У меня возникает проблема размещения Seaborn Jointplot
внутри многоколоночного subplot
.
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame({'C1': {'a': 1,'b': 15,'c': 9,'d': 7,'e': 2,'f': 2,'g': 6,'h': 5,'k': 5,'l': 8},
'C2': {'a': 6,'b': 18,'c': 13,'d': 8,'e': 6,'f': 6,'g': 8,'h': 9,'k': 13,'l': 15}})
fig = plt.figure();
ax1 = fig.add_subplot(121);
ax2 = fig.add_subplot(122);
sns.jointplot("C1", "C2", data=df, kind='reg', ax=ax1)
sns.jointplot("C1", "C2", data=df, kind='kde', ax=ax2)
Обратите внимание, что только часть Jointplot
помещается внутри подзаголовка, а остальная часть остается в двух других кадрах. Я бы хотел, чтобы и distributions
также был вставлен внутри subplots
.
Может ли кто-нибудь помочь с этим?
Ответы
Ответ 1
Это невозможно сделать без взлома. jointplot
вызывает метод JointGrid
, который в свою очередь создает новый объект figure
каждый раз, когда он вызывается.
Следовательно, взлом состоит в том, чтобы сделать два совлокальных строчки (JG1
JG2
), затем сделать новую фигуру, а затем перенести объекты осей из JG1
JG2
на новую созданную фигуру.
Наконец, мы корректируем размеры и позиции подзаголовков в новой фигуре, которую мы только что создали.
JG1 = sns.jointplot("C1", "C2", data=df, kind='reg')
JG2 = sns.jointplot("C1", "C2", data=df, kind='kde')
#subplots migration
f = plt.figure()
for J in [JG1, JG2]:
for A in J.fig.axes:
f._axstack.add(f._make_key(A), A)
#subplots size adjustment
f.axes[0].set_position([0.05, 0.05, 0.4, 0.4])
f.axes[1].set_position([0.05, 0.45, 0.4, 0.05])
f.axes[2].set_position([0.45, 0.05, 0.05, 0.4])
f.axes[3].set_position([0.55, 0.05, 0.4, 0.4])
f.axes[4].set_position([0.55, 0.45, 0.4, 0.05])
f.axes[5].set_position([0.95, 0.05, 0.05, 0.4])
Это взломать, потому что теперь мы используем частные методы _axstack
и _add_key
, которые могут и не оставаться такими же, как сейчас, в matplotlib
будущих версиях.
![введите описание изображения здесь]()
Ответ 2
Перемещение осей в matplotlib не так просто, как раньше в предыдущих версиях. Ниже приведена текущая версия matplotlib.
Как было указано в нескольких местах (этот вопрос, также этот вопрос) несколько команд из морского пояса автоматически создают свою фигуру. Это жестко закодировано в морском коде, поэтому в настоящее время нет способа производить такие графики в существующих цифрах. Это PairGrid
, FacetGrid
, JointGrid
, pairplot
, jointplot
и lmplot
.
Существует морская вилка, которая позволила бы снабжать подседельную сетку соответствующим классам таким образом, чтобы сюжет был создан в существовавшем ранее фигура. Чтобы использовать это, вам нужно скопировать axisgrid.py
из вилки в папку с морским транспортом. Обратите внимание, что в настоящее время это ограничение используется для использования с matplotlib 2.1 (возможно, также и 2.0).
Альтернативой может быть создание фигуры морского берега и копирование осей на другую фигуру. Принцип этого показан в этом ответе и может быть распространен на сюжеты Searborn. Реализация немного сложнее, чем я ожидал изначально. Ниже приведен класс SeabornFig2Grid
, который можно вызвать с помощью экземпляра сетки севера (возврат любой из приведенных выше команд), фигуры matplotlib и a subplot_spec
, которая является позицией сетки gridspec
.
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import seaborn as sns
import numpy as np
class SeabornFig2Grid():
def __init__(self, seaborngrid, fig, subplot_spec):
self.fig = fig
self.sg = seaborngrid
self.subplot = subplot_spec
if isinstance(self.sg, sns.axisgrid.FacetGrid) or \
isinstance(self.sg, sns.axisgrid.PairGrid):
self._movegrid()
elif isinstance(self.sg, sns.axisgrid.JointGrid):
self._movejointgrid()
self._finalize()
def _movegrid(self):
""" Move PairGrid or Facetgrid """
self._resize()
n = self.sg.axes.shape[0]
m = self.sg.axes.shape[1]
self.subgrid = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(n,m, subplot_spec=self.subplot)
for i in range(n):
for j in range(m):
self._moveaxes(self.sg.axes[i,j], self.subgrid[i,j])
def _movejointgrid(self):
""" Move Jointgrid """
h= self.sg.ax_joint.get_position().height
h2= self.sg.ax_marg_x.get_position().height
r = int(np.round(h/h2))
self._resize()
self.subgrid = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(r+1,r+1, subplot_spec=self.subplot)
self._moveaxes(self.sg.ax_joint, self.subgrid[1:, :-1])
self._moveaxes(self.sg.ax_marg_x, self.subgrid[0, :-1])
self._moveaxes(self.sg.ax_marg_y, self.subgrid[1:, -1])
def _moveaxes(self, ax, gs):
#/info/110685/matplotlib-can-i-create-axessubplot-objects-then-add-them-to-a-figure-instance/689918#689918
ax.remove()
ax.figure=self.fig
self.fig.axes.append(ax)
self.fig.add_axes(ax)
ax._subplotspec = gs
ax.set_position(gs.get_position(self.fig))
ax.set_subplotspec(gs)
def _finalize(self):
plt.close(self.sg.fig)
self.fig.canvas.mpl_connect("resize_event", self._resize)
self.fig.canvas.draw()
def _resize(self, evt=None):
self.sg.fig.set_size_inches(self.fig.get_size_inches())
Использование этого класса будет выглядеть так:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import seaborn as sns; sns.set()
import SeabornFig2Grid as sfg
iris = sns.load_dataset("iris")
tips = sns.load_dataset("tips")
# An lmplot
g0 = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips,
palette=dict(Yes="g", No="m"))
# A PairGrid
g1 = sns.PairGrid(iris, hue="species")
g1.map(plt.scatter, s=5)
# A FacetGrid
g2 = sns.FacetGrid(tips, col="time", hue="smoker")
g2.map(plt.scatter, "total_bill", "tip", edgecolor="w")
# A JointGrid
g3 = sns.jointplot("sepal_width", "petal_length", data=iris,
kind="kde", space=0, color="g")
fig = plt.figure(figsize=(13,8))
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
mg0 = sfg.SeabornFig2Grid(g0, fig, gs[0])
mg1 = sfg.SeabornFig2Grid(g1, fig, gs[1])
mg2 = sfg.SeabornFig2Grid(g2, fig, gs[3])
mg3 = sfg.SeabornFig2Grid(g3, fig, gs[2])
gs.tight_layout(fig)
#gs.update(top=0.7)
plt.show()
![введите описание изображения здесь]()
Обратите внимание, что может быть несколько недостатков от копирующих осей, и вышеупомянутое не тестировалось полностью.