Seabornのlmplotでファセットに異なる散乱kwargsを渡す方法

Question

Seabornのlmplotのスキャッタポイントの色に第3の変数をマップしようとしています。したがって、x上のtotal_bill,tip上のyおよび点の色は、sizeの関数である。

ファセットが有効になっていないときに機能しますが、カラー配列のサイズが各ファセットにプロットされたデータのサイズと一致しないため、colを使用すると失敗します。

これは、上記の私のコード

import matplotlib as mpl 
    import seaborn as sns 
    sns.set(color_codes=True) 

    # load data 
    data = sns.load_dataset("tips") 

    # size of data 
    print len(data.index) 

    ### we want to plot scatter point colour as function of variable 'size' 

    # first, sort the data by 'size' so that high 'size' values are plotted 
    # over the smaller sizes (so they are more visible) 

    data = data.sort_values(by=['size'], ascending=True) 

    scatter_kws = dict() 
    cmap = mpl.cm.get_cmap(name='Blues') 

    # normalise 'size' variable as float range needs to be 
    # between 0 and 1 to map to a valid colour 
    scatter_kws['c'] = data['size']/data['size'].max() 

    # map normalised values to colours 
    scatter_kws['c'] = cmap(scatter_kws['c'].values) 

    # colour array has same size as data 
    print len(scatter_kws['c']) 

    # this works as intended 
    g = sns.lmplot(data=data, x="total_bill", y="tip", scatter_kws=scatter_kws) 

でうまく機能して（画像を含めることが許さまだ、ので、ここでは、リンクのない）以下を生成します：ときに私、

lmplot with point colour as function of size

しかし、 col='sex'をlmplot（以下のコードを試してください）に追加すると、カラー配列のデータセットのサイズが各ファセットにプロットされたデータのサイズよりも大きくなるという問題があります。したがって、例えばcol='male'には157のデータポイントがあるので、カラー配列からの最初の157の値はポイントにマッピングされます（そしてこれらも正しいものではありません）。下記参照：

lmplot with point colour as function of size with col=sex

g = sns.lmplot(data=data, x="total_bill", y="tip", col="sex", scatter_kws=scatter_kws) 

理想的には、私は各ファセットが（私はlmplotに渡す前に計算するだろう）正しい色のアレイを使用するようにlmplotにscatter_kwsの配列を渡したいです。しかし、それはオプションではないようです。原則として

まだ私がFacetGridから再作成lmplot機能に頼ることなく、Seabornのlmplot（意味の機能を使用できるようにする他のアイデアや回避策？

Answer 1

は異なるcolsとlmplotがちょうどAのようですいくつかのregplot sのためのラッパー。だから、代わりに1 lmplot我々は2 regplots、各sexのための1つを使用することができます。

従って、我々はmale Aに元データフレームを分離する必要がありますnd female、残りはかなり単純です。

import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

data = sns.load_dataset("tips") 

data = data.sort_values(by=['size'], ascending=True) 
# make a new dataframe for males and females 
male = data[data["sex"] == "Male"] 
female = data[data["sex"] == "Female"] 

# get normalized colors for all data 
colors = data['size'].values/float(data['size'].max()) 
# get colors for males/females 
colors_male = colors[data["sex"].values == "Male"] 
colors_female = colors[data["sex"].values == "Female"] 
# colors are values in [0,1] range 


fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(9,4)) 

#create regplot for males, put it to left axes 
#use colors_male to color the points with Blues cmap 
sns.regplot(data=male, x="total_bill", y="tip", ax=ax1, 
      scatter_kws= {"c" : colors_male, "cmap":"Blues"}) 
# same for females 
sns.regplot(data=female, x="total_bill", y="tip", ax=ax2, 
      scatter_kws={"c" : colors_female, "cmap":"Greens"}) 
ax1.set_title("Males") 
ax2.set_title("Females") 
for ax in [ax1, ax2]: 
    ax.set_xlim([0,60]) 
    ax.set_ylim([0,12]) 
plt.tight_layout() 
plt.show()