综合（relplot）

tips.csv

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

tips = pd.read_csv('../Data/tips.csv')

image.png

seaborn.relplot — seaborn 0.13.2 documentation

seaborn.FacetGrid — seaborn 0.13.2 documentation

sns.relplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, units=None, weights=None, row=None, col=None, col_wrap=None, row_order=None, col_order=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, markers=None, dashes=None, style_order=None, legend='auto', kind='scatter', height=5, aspect=1, facet_kws=None, **kwargs)

用于在 FacetGrid 上绘制Figure级相关关系图绘图函数。此函数提供了访问多个不同Axes级函数的接口，这些函数通过子集的语义映射展示了两个变量之间的关系。 kind 参数用于选择要使用的底层Axes级函数："scatter"(默认)、"line"。额外的关键字参数**kwargs会被传递给这些底层函数

  1. row、col：定义要在不同分面（facet）上绘制的子集的变量。

  2. col_wrap：超过此数量的列变量分面（facet）将换行绘制，以便列分面（facet）跨越多行。与 row 分面（facet）不兼容。

  3. row_order、col_order：组织网格布局的行和/或列的顺序，否则顺序由数据对象推断。

  4. height：每个分面（facet）的高度（英寸）。

  5. aspect：每个分面（facet）的宽高比。因此 aspect * height 表示每个分面的宽度（英寸）。

  6. facet_kws：传递给 FacetGrid 的其他关键字参数字典

  7. sharex、sharey：如果 True ，则分面（facet）将在列之间共享y轴和/或行之间共享x轴。

  8. xlim、ylim：每个分面（facet）每个轴的范围（仅在 sharex、sharey 为 True 时相关）。

  9. legend_out：如果 True ，则图尺寸将扩展，图例将在图的中心右侧外部绘制。

  10. despine：如果 True ，移除每个分面（facet）图表的顶部和右侧边框。

  11. **margin_titles：**如果 True ，行变量的标题将绘制在最后一列的右侧。

  12. **subplot_kws：**传递给 matplotlib subplot(s)方法的键值参数字典。

  13. **gridspec_kws：**传递给 matplotlib.gridspec.GridSpec （通过 matplotlib.figure.Figure.subplots() ）的键值参数字典。如果 col_wrap 不等于 None ，则忽略。

sns.relplot(data=tips,
            x='total_bill',
            y='tip',
            kind='scatter',

            hue='time',
            size='size',
            sizes=(50, 300),
            style='time',

            col='day',
            col_wrap=2,
            col_order=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"],

            height=6,
            aspect=1.5,
            facet_kws={"sharex": True, "sharey": True,
                       # "xlim": (10, 40), "ylim": (2, 8),
                       "legend_out": True,
                       "despine": True,
                       # "margin_titles": True,
                       "subplot_kws": None,
                       "gridspec_kws": None
                       }
            )
"""
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1ea42c90e90>
"""

image.png

sns.relplot(data=tips,
            x='total_bill',
            y='tip',
            kind='scatter',

            hue='day',
            hue_order=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"],
            size='size',
            sizes=(50, 300),
            style='day',

            row='sex',
            row_order=["Female", "Male"],
            col='time',
            col_order=["Lunch", "Dinner"],

            height=6,
            aspect=1.5,
            facet_kws={"sharex": True, "sharey": True,
                       # "xlim": (10, 40), "ylim": (2, 8),
                       "legend_out": True,
                       "despine": True,
                       "margin_titles": True,
                       "subplot_kws": None,
                       "gridspec_kws": None
                       },
            )
"""
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x207ed489370>
"""

image.png

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