python - 在PairGrid中使用scatter_kws时如何停止Seaborn残迹图忽略色相(颜色)

首先生成一些随机数据：

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

categories = pd.DataFrame(np.array(["p","q"])[np.random.randint(0,2,size=[100,1])],columns=["cat"],dtype="object")
data = pd.DataFrame(np.random.rand(100,2),columns=list('AB'))
df = pd.concat([data,categories],axis=1)

df.head()
          A         B cat
0  0.384899  0.780235   q
1  0.882805  0.191988   q
2  0.088372  0.411098   p
3  0.894406  0.991639   p
4  0.756944  0.250110   q

我创建一个pairplot，如下所示：

g = sns.PairGrid(df,hue="cat")
g.map_diag(plt.hist)
g.map_lower(sns.residplot)
g.map_upper(sns.regplot)

看起来是这样的：

这没关系。但我想改变点的大小。因此，我尝试使用scatter_kws参数来执行此操作：

g = sns.PairGrid(df,hue="cat")
g.map_diag(plt.hist)
g.map_lower(sns.residplot,scatter_kws={'s':10})
g.map_upper(sns.regplot,scatter_kws={'s':10})

但现在这两个类不再是彩色分离在渣滓图！

我怎样才能让这两个班都染上颜色，同时又能改变大小呢？
（巨蟒3.6.4，西伯恩0.8.1）

最佳答案

在映射中似乎有一个bug或其他一些奇怪的行为，因为随后对映射函数的调用接收不同的参数。
一种解决方案是手动执行映射，以处理传递的正确参数。

import numpy as np; np.random.seed(42)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

N = 100
categories = pd.DataFrame(np.array(["p","q"])[np.random.randint(0,2,size=[N,1])],
                          columns=["cat"],dtype="object")
data = pd.DataFrame(np.random.rand(N,2),columns=list('AB'))
df = pd.concat([data,categories],axis=1)

g = sns.PairGrid(df,hue="cat")
g.map_diag(plt.hist)

g.map_upper(sns.regplot,scatter_kws={'s':10})

def f(*args, **kwargs):
    if 'scatter_kws' in kwargs.keys():
        kwargs['scatter_kws'].update({"color": kwargs.pop("color")})
    sns.residplot(*args,**kwargs)
g.map_lower(f, scatter_kws={'s':10})

关于python - 在PairGrid中使用scatter_kws时如何停止Seaborn残迹图忽略色相(颜色)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/49476654/