使用seaborn进行双对数lmplot

Question

Seaborn 的

lmplot

可以在双对数刻度上绘制吗？

这是带有线性轴的 lmplot：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
x =  10**arange(1, 10)
y = 10** arange(1,10)*2
df1 = pd.DataFrame( data=y, index=x )
df2 = pd.DataFrame(data = {'x': x, 'y': y}) 
sns.lmplot('x', 'y', df2)

sns.lmplot('x', 'y', df2)

：

[2]：

Answer 1

如果您只想绘制简单的回归，使用

seaborn.regplot

会更容易。这似乎有效（尽管我不确定 y 轴小网格去哪里）

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

x = 10 ** np.arange(1, 10)
y = x * 2
data = pd.DataFrame(data={'x': x, 'y': y})

f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
ax.set(xscale="log", yscale="log")
sns.regplot("x", "y", data, ax=ax, scatter_kws={"s": 100})

如果您需要将

lmplot

用于其他目的，这就是我想到的，但我不确定 x 轴刻度发生了什么。如果有人有想法并且这是seaborn中的一个错误，我很乐意修复它：

grid = sns.lmplot('x', 'y', data, size=7, truncate=True, scatter_kws={"s": 100})
grid.set(xscale="log", yscale="log")

Answer 2

从（可能）任何seaborn图制作双对数图的最简单方法是：

plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

示例中：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
x =  10**np.arange(1, 10)
y = 10** np.arange(1,10)*2
df1 = pd.DataFrame( data=y, index=x )
df2 = pd.DataFrame(data = {'x': x, 'y': y}) 
sns.lmplot('x', 'y', df2)
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

Answer 3

首先调用seaborn函数。它返回一个

FacetGrid

对象，该对象具有

axes

属性（matplotlib

Axes

的二维 numpy 数组）。获取

Axes

对象并将其传递给对

df1.plot

的调用。

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

x =  10**np.arange(1, 10)
y = 10**np.arange(1,10)*2
df1 = pd.DataFrame(data=y, index=x)
df2 = pd.DataFrame(data = {'x': x, 'y': y})

fgrid = sns.lmplot('x', 'y', df2)    
ax = fgrid.axes[0][0]
df1.plot(ax=ax)        

ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')

Answer 4

通常，如果不显式使用 matplotlib，请在绘图函数的

subplot_kws

参数中使用

facet_kws

参数。

来自 seaborn 文档 https://seaborn.pydata.org/ generated/seaborn.lmplot.html

facet_kws：字典

FacetGrid 的关键字参数字典。

示例：

facet_kws={"subplot_kws": {"yscale": "log"}}

表示 log-scale 中的 y 轴。 当然，请确保处理的数据是积极的。