एक आकृति में कई अलग अलग भूखंडों साजिश Seaborn

Question

का उपयोग कर

मैं Seaborn का उपयोग कर सांख्यिकीय सीखने के लिए पुस्तक परिचय से निम्नलिखित साजिश पुन: बनाने के लिए प्रयास कर रहा हूँ

मैं विशेष रूप से इस Seaborn के lmplot का उपयोग कर पहले दो भूखंडों बनाने के लिए पुन: बनाने के लिए चाहते हैं और दूसरा बनाने के लिए boxplot। मुख्य समस्या यह है कि lmplot के अनुसार facetgrid बनाता है जो मुझे बॉक्सप्लॉट के लिए हैकली रूप से एक और matplotlib axes जोड़ने के लिए मजबूर करता है। मैं सोच रहा था कि क्या इसे हासिल करने का एक आसान तरीका था। नीचे, मुझे वांछित साजिश प्राप्त करने के लिए मैन्युअल हेरफेर का थोड़ा सा करना है।

seaborn_grid = sns.lmplot('value', 'wage', col='variable', hue='education', data=df_melt, sharex=False) 
seaborn_grid.fig.set_figwidth(8) 

left, bottom, width, height = seaborn_grid.fig.axes[0]._position.bounds 
left2, bottom2, width2, height2 = seaborn_grid.fig.axes[1]._position.bounds 
left_diff = left2 - left 
seaborn_grid.fig.add_axes((left2 + left_diff, bottom, width, height)) 

sns.boxplot('education', 'wage', data=df_wage, ax = seaborn_grid.fig.axes[2]) 
ax2 = seaborn_grid.fig.axes[2] 
ax2.set_yticklabels([]) 
ax2.set_xticklabels(ax2.get_xmajorticklabels(), rotation=30) 
ax2.set_ylabel('') 
ax2.set_xlabel(''); 

leg = seaborn_grid.fig.legends[0] 
leg.set_bbox_to_anchor([0, .1, 1.5,1]) 

कौन सा DataFrames के लिए

नमूना डेटा पैदावार:

df_melt = {'education': {0: '1. < HS Grad', 
    1: '4. College Grad', 
    2: '3. Some College', 
    3: '4. College Grad', 
    4: '2. HS Grad'}, 
'value': {0: 18, 1: 24, 2: 45, 3: 43, 4: 50}, 
'variable': {0: 'age', 1: 'age', 2: 'age', 3: 'age', 4: 'age'}, 
'wage': {0: 75.043154017351497, 
    1: 70.476019646944508, 
    2: 130.982177377461, 
    3: 154.68529299562999, 
    4: 75.043154017351497}} 

df_wage={'education': {0: '1. < HS Grad', 
    1: '4. College Grad', 
    2: '3. Some College', 
    3: '4. College Grad', 
    4: '2. HS Grad'}, 
'wage': {0: 75.043154017351497, 
    1: 70.476019646944508, 
    2: 130.982177377461, 
    3: 154.68529299562999, 
    4: 75.043154017351497}} 

Answer 1

एक संभावना यह lmplot() का उपयोग नहीं करने के लिए हो सकता है, लेकिन इसके बजाय सीधे regplot() का उपयोग करें। regplot() अक्षों पर प्लॉट्स जिन्हें आप ax= के साथ तर्क के रूप में पास करते हैं।

आप एक निश्चित चर के अनुसार स्वचालित रूप से अपने डेटासेट को विभाजित करने की क्षमता खो देते हैं, लेकिन यदि आप पहले से ही उन प्लॉट्स को जानते हैं जिन्हें आप उत्पन्न करना चाहते हैं, तो यह कोई समस्या नहीं होनी चाहिए।

कुछ इस तरह:

fig, axs = plt.subplots(ncols=3) 
sns.regplot(x='value', y='wage', data=df_melt, ax=axs[0]) 
sns.regplot(x='value', y='wage', data=df_melt, ax=axs[1]) 
sns.boxplot(x='education',y='wage', data=df_melt, ax=axs[2])