我使用Seaborn的lmplot绘制一个线性回归图,用一个分类变量将我的数据集分成两组。
对于x和y,我想在两个图上手动设置下限,但将上限保留为Seaborn默认值。 下面是一个简单的例子:
import pandas as pd
import seaborn as sns
import random
n = 200
random.seed(2014)
base_x = [random.random() for i in range(n)]
base_y = [2*i for i in base_x]
errors = [random.uniform(0,1) for i in range(n)]
y = [i+j for i,j in zip(base_y,errors)]
df = pd.DataFrame({'X': base_x,
'Y': y,
'Z': ['A','B']*(n/2)})
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)
这将输出以下结果:
但在这个例子中,我希望xlim和ylim是(0,*)。我试着使用sns.plt.ylim和sns.plt.xlim,但这些只影响右边的绘图。 示例:
sns.plt.ylim(0,)
sns.plt.xlim(0,)
如何访问FacetGrid中每个绘图的xlim和ylim?
你得自己拿着斧头。最干净的方法可能是改变你的最后一行:
然后您可以获得轴对象(轴数组):
之后,可以调整轴属性
创建:
lmplot
函数返回一个FacetGrid
实例。这个对象有一个名为set
的方法,您可以将key=value
对传递给它,它们将设置在网格中的每个轴对象上。其次,通过为要保留为默认值的值传递
None
,可以在matplotlib中仅设置轴限制的一侧。把这些放在一起,我们有:
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