seaborn在子块中生成单独的数字

Question

我正在尝试在seaborn制作一个2x1的子块图形，使用：

data = pandas.DataFrame({"x": [1, 2, 4],
                        "y": [10,20,40],
                        "s": [0.01,0.1,1.0]})

plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1)
sns.pointplot(x="x", y="y", data=data)
plt.errorbar(np.arange(len(data["x"])), data["y"], yerr=data["s"])
plt.subplot(2, 1, 2)
sns.factorplot(x="x", y="y", data=data)
plt.show()

它产生两个独立的图形，而不是一个带有两个子块的图形。为什么它会这样做，为什么seaborn可以被多次调用为单独的子块？

我试图查看下面引用的post，但是我看不到如何添加子块，即使首先调用factorplot。有人能举个例子吗？会有帮助的。我的尝试：

data = pandas.DataFrame({"x": [1, 2, 4],
                        "y": [10,20,40],
                        "s": [0.01,0.1,1.0]})

fig = plt.figure()
sns.pointplot(x="x", y="y", data=data)
ax = sns.factorplot(x="x", y="y", data=data)
fig.add_subplot(212, axes=ax)
plt.errorbar(np.arange(len(data["x"])), data["y"], yerr=data["s"])
plt.show()

Answer 1

问题是factorplot创建一个新的FacetGrid实例（该实例反过来创建自己的图形），它将在该实例上应用绘图函数（默认情况下为pointplot）。因此，如果您只需要pointplot，那么只使用pointplot而不是factorplot是有意义的。

下面是一个小技巧，如果您真的想，不管出于什么原因，告诉factorplot要在哪个Axes上执行绘图。正如@mwaskom在评论中指出的那样，这不是一种受支持的行为，因此虽然它现在可能起作用，但将来可能不会起作用。

您可以告诉factorplot使用axkwarg在给定的Axes上绘图，kwarg被传递到matplotlib，因此链接的答案确实可以回答您的查询。但是，由于调用factorplot，它仍将创建第二个图，但该图将为空。在调用plt.show()之前关闭额外的数字的解决方法

例如：

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

data = pandas.DataFrame({"x": [1, 2, 4],
                        "y": [10,20,40],
                        "s": [10,10,10]}) # I increased your errors so I could see them

# Create a figure instance, and the two subplots
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)

# Tell pointplot to plot on ax1 with the ax argument
sns.pointplot(x="x", y="y", data=data, ax=ax1)

# Plot the errorbar directly on ax1
ax1.errorbar(np.arange(len(data["x"])), data["y"], yerr=data["s"])

# Tell the factorplot to plot on ax2 with the ax argument
# Also store the FacetGrid in 'g'
g=sns.factorplot(x="x", y="y", data=data, ax=ax2)

# Close the FacetGrid figure which we don't need (g.fig)
plt.close(g.fig)

plt.show()