如何设置FacetGrid的xlim和ylim

Question

我正在使用 sns.lmplot 来绘制线性回归图，并且我把我的数据集分成了两个组，依据的是一个分类变量。

对于横轴（x）和纵轴（y），我想手动设置两个图的 下限，但是让 上限 保持Seaborn的默认值。这里有个简单的例子：

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

n = 200
np.random.seed(2014)
base_x = np.random.rand(n)
base_y = base_x * 2
errors = np.random.uniform(size=n)
y = base_y + errors

df = pd.DataFrame({'X': base_x, 'Y': y, 'Z': ['A','B']*(100)})

mask_for_b = df.Z == 'B'
df.loc[mask_for_b,['X','Y']] = df.loc[mask_for_b,] *2

sns.lmplot('X','Y',df,col='Z',sharex=False,sharey=False)

这段代码输出了如下结果：

但是在这个例子中，我希望横轴和纵轴的范围是 (0,*) 。我尝试使用 sns.plt.ylim 和 sns.plt.xlim，但这些只影响右边的图。

示例：

sns.plt.ylim(0,)
sns.plt.xlim(0,)

我该如何在 FacetGrid 中访问每个图的 xlim 和 ylim 呢？

Answer 1

你还可以通过 facet_kws 参数来指定 FacetGrid 的 xlim 和 ylim 的范围：

sns.lmplot(df, x='X', y='Y', col='Z', facet_kws={'xlim': (0, 2), 'ylim': (0, 9)})

不过，这样设置的范围会在所有的小图中使用，因为这些范围只是被直接传递给了 Matplotlib 的 Figure.subplots 方法。这也意味着，你不能使用 (0, None)，因为这会把上限固定为 1。所以，这对提问者来说并不是一个真正的解决办法，但在其他情况下（比如处理百分比这种归一化的变量）可能会很有用。

Answer 2

你需要获取坐标轴本身。最简单的方法可能是修改你最后一行的代码：

lm = sns.lmplot('X','Y',df,col='Z',sharex=False,sharey=False)

然后你就可以获取到坐标轴对象（这其实是一个坐标轴的数组）：

axes = lm.axes

接下来，你可以调整坐标轴的属性。

axes[0,0].set_ylim(0,)
axes[0,1].set_ylim(0,)

这样就会生成：

Answer 3

lmplot函数会返回一个叫做FacetGrid的对象。这个对象里面有一个叫set的方法，你可以通过传入key=value的方式来设置每个网格中的坐标轴对象。

其次，在matplotlib中，你可以通过传入None来只设置坐标轴的一边限制，这样就可以让另一边保持默认值。

把这些结合起来，我们就得到了：

g = sns.lmplot('X', 'Y', df, col='Z', sharex=False, sharey=False)
g.set(ylim=(0, None))

更新

• 从seaborn 0.11开始，位置参数sharex和sharey将不再推荐使用。

g = sns.lmplot(x='X', y='Y', data=df, col='Z', facet_kws={'sharey': False, 'sharex': False})
g.set(ylim=(0, None))