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关于python：seaborn的swarmplot可以调整点的marker形状吗？

codeneng 2023-03-28 原文

Can the swarmplot of seaborn adjust the marker shape of points?

  • 我使用 seaborn 中的 swarmplot 函数来绘制类别散点图。但我在每个类别中有两种类型的点。所以我希望可以将不同类型的点设置为不同的标记。
    seaborn的swarmplot可以调整点的标记形状吗？或者我可以使用其他工具

  • 我只发现swarmplot的文档中可以调整参数标记的大小。我尝试使用色调。但是当我使用色调时，所有类别都代表相同的颜色。那不是我的主意。

    • 3.

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    # plot the manhattan map
    snsplt =sns.swarmplot(x=scale,y=distance,marker='o')
    plt.tick_params(labelsize=12)
    # plot the significant line


    bin = np.arange(-0.2,5.2,0.2)
    y = np.full((len(bin),),distance[p_minsignIndex])
    snsplt = sns.lineplot(x=bin,y=y)
    plt.show()

    图片是我的草稿。

    我希望线条上方的圆圈是实心圆圈，而线条下方的圆圈是空心圆圈。

    • 在群图的每个圆圈内放一个 x 或其他东西怎么样？
    • 你能检查你上面的代码吗.. sns.swamplot 调用中似乎缺少一些东西..
    • 群图的一个众所周知的问题是，点在图中出现的位置以及图的一般结构取决于圆圈的大小(因为这决定了它们的打包方式)。这个问题对于非圆形形状来说要困难得多，而且基本上没有人因此使用非圆形形状。很容易找到所有圆圈的位置，然后替换形状，但看起来很奇怪。所以你需要在这里指定你想要的。也许用手画一幅画，让我们相信你真的想要你所要求的。
    • 谢谢你的建议。我已经更新了代码和我的草稿图像。

    鉴于您展示的情节，您似乎有两个类别同时发生：
    1) 沿轴的位置表示一个类别——我称之为cat1；和，
    2) 每个类别中的变化，这就是您希望通过标记显示的内容——我称之为 cat2.

    到目前为止，将这两个类别一起显示的最简单方法是使用 seaborn 提供的工具来执行此操作。具体来说，在您的绘图中，您以两种不同的方式识别 cat1：首先通过其沿 x 轴的位置，其次通过颜色。所以想法是使用 cat1 的位置和 cat2 的颜色。此外，您在下面的评论中提到您想使用标记来显示统计显着性，所以我选择了一个做得很好的调色板。这是从 seaborn 文档中获取的示例，但经过修改以显示显着性阈值(根据您的要求)：

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    import seaborn as sns
    import numpy as np

    tips['bigness'] = np.where(tips['total_bill']>15, 'big', 'small')
    sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", hue="bigness", data=tips, palette="Paired", hue_order=["small","big"])

    • @StevenHill：这是海生群体图的简单内置方法。这是一个很好的方法。如果，在查看它时，你有一个令人信服的理由来绘制圆形轮廓，我很想听听它。对我来说似乎更难阅读——只是每个圆圈中心的一个小点不同？看起来颜色更清晰，即使是灰度。更改形状或圆形轮廓并不是特别困难，但要找到枚举并更改圆形需要一些努力。
    • 感谢您的聆听和您的回答。线上方的点具有统计显着性。我试图通过要点是否可靠来强调要点的重要性。此外，知道这些技巧对我来说很有趣。但你是对的，这种显示方式的效果可能不会更好。
    • @StevenHill：我已经改变了情节的颜色以反映"重要性"，方法是使用浅色去强调，并利用 seaborn 有一个名为"配对"的调色板这一事实。 (虽然在 seaborn 中比 matplotlib 更难，但可以直接编辑每个符号，但如果可以避免的话，它会更容易更好——用于重复使用和共享等。另外，我觉得这看起来不错。)
    • @StevenHill：为了满足您对如何编辑标记的好奇心，这里有一个来自 SO 的示例。但请注意，除非您已经看过最初的群体图，否则确定位置的先验并不明显(例如，正方形重叠，三角形有很多空间等)，总体而言，这些很难读。另外，如果您是 seaborn/matplotlib 的新手，同样值得注意的是，这种类型的事情(编辑个别艺术家)在 seaborn 中比 matplotlib 更难。

    swarmplotseabornspanclasssectionmatplotlibplotplotlypython

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