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サブプロットで複数のSeaborn Jointplotをプロットする方法

Seaborn Jointplotを複数列subplot内に配置するのに問題があります。

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)

jointplotの一部のみがサブプロット内に配置され、残りは別の2つのプロットフレーム内に残されることに注意してください。私が望んでいるのは、distributionsもsubplots内にも挿入することです。

誰でもこれを助けることができますか？

pythonpython-3.xpandasmatplotlibseaborn
32
Afloz

matplotlibでの軸の移動は、以前のバージョンのように簡単ではありません。以下は、matplotlibの現在のバージョンで動作しています。

いくつかの場所で指摘されているように（ this question 、 this issue ）いくつかのseabornコマンドは、独自の図を自動的に作成します。これはseabornコードにハードコーディングされているため、現在、既存の図にそのようなプロットを作成する方法はありません。それらは、PairGrid、FacetGrid、JointGrid、pairplot、jointplot、およびlmplotです。

seaborn fork available があります。これにより、既存の図でプロットが作成されるように、それぞれのクラスにサブプロットグリッドを提供できます。これを使用するには、axisgrid.pyをフォークからseabornフォルダーにコピーする必要があります。現在、これはmatplotlib 2.1（おそらく2.0）での使用に制限されていることに注意してください。

別の方法として、海生まれの図を作成し、軸を別の図にコピーすることもできます。この原理は この回答 に示されており、Searbornプロットに拡張できます。実装は、私が当初予想していたよりも少し複雑です。以下は、シーボーングリッドインスタンス（上記のコマンドのいずれかのリターン）、matplotlibフィギュア、およびgridspecグリッドの位置であるSeabornFig2Gridで呼び出すことができるsubplot_specクラスです。

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):
        #https://stackoverflow.com/a/46906599/4124317
        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())

このクラスの使用法は次のようになります。

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()

enter image description here

軸のコピーにはいくつかの欠点があり、上記は（まだ）完全にはテストされていないことに注意してください。

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ImportanceOfBeingErnest

ハッキングせずに簡単に行うことはできません。 jointplotはJointGridメソッドを呼び出します。このメソッドは、呼び出されるたびに新しいfigureオブジェクトを作成します。

したがって、ハックは2つのジョイントプロット（JG1JG2）を作成してから、新しいFigureを作成し、AxesオブジェクトをJG1JG2から作成された新しいFigureに移行します。

最後に、作成したばかりの新しいFigureのサブプロットのサイズと位置を調整します。

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])

_axstackおよび_add_keyプライベートメソッドを使用しているため、これはハックです。これらは、現在のmatplotlib将来のバージョンと同じである場合とそうでない場合があります。

enter image description here

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CT Zhu