使用面向对象接口的matplotlib绘图与seaborn

Question

我个人非常喜欢用面向对象的方式来使用 matplotlib：

f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True)
axarr[0].plot(...)
axarr[1].plot(...)

这样可以更方便地管理多个图形和子图。

问题是：如何用这种方式来使用 seaborn 呢？或者，怎么把 这个例子改成面向对象的风格？怎么告诉 seaborn 的绘图函数，比如 lmplot，它应该绘制到哪个 Figure 或 Axes 上呢？

Answer 1

这要看你使用的是哪个seaborn的函数。

seaborn中的绘图函数大致可以分为两种类型：

• “坐标轴级”函数，比如 regplot、boxplot、kdeplot 等等
• “图形级”函数，比如 relplot、catplot、displot、pairplot、jointplot 以及一两个其他的

第一组函数的特点是需要一个明确的 ax 参数，并且返回一个 Axes 对象。正如这个名字所暗示的，你可以通过传递你的 Axes 来以“面向对象”的方式使用它们：

f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
sns.regplot(x, y, ax=ax1)
sns.kdeplot(x, ax=ax2)

坐标轴级函数只会在一个 Axes 上绘图，不会对图形做其他的修改，所以它们可以在一个面向对象的matplotlib脚本中完美共存。

第二组函数（图形级）则是因为生成的图可能包含多个坐标轴，并且这些坐标轴总是以“有意义”的方式组织在一起。这意味着这些函数需要完全控制图形，所以你不能把一个 lmplot 绘制到已经存在的图上。调用这些函数时，总是会初始化一个图形，并为你要绘制的特定图形进行设置。

不过，一旦你调用了 lmplot，它会返回一个 FacetGrid 类型的对象。这个对象有一些方法可以操作生成的图，并且了解图的结构。它还可以通过 FacetGrid.fig 和 FacetGrid.axes 参数访问底层的图形和坐标轴数组。jointplot 函数也很相似，但它使用的是 JointGrid 对象。因此，你仍然可以在面向对象的上下文中使用这些函数，但所有的自定义设置必须在你调用函数之后进行。