sns jointplot 和子图

封装一个方法：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import gridspecclass SeabornFig2Grid():def __init__(self, seaborngrid, fig,  subplot_spec):self.fig = figself.sg = seaborngridself.subplot = subplot_specif isinstance(self.sg, sns.axisgrid.FacetGrid) or \isinstance(self.sg, sns.axisgrid.PairGrid):self._movegrid()elif isinstance(self.sg, sns.axisgrid.JointGrid):self._movejointgrid()self._finalize()def _movegrid(self):""" Move PairGrid or Facetgrid """self._resize()n = self.sg.axes.shape[0]m = self.sg.axes.shape[1]self.subgrid = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(n,m, subplot_spec=self.subplot)for i in range(n):for j in range(m):self._moveaxes(self.sg.axes[i,j], self.subgrid[i,j])def _movejointgrid(self):""" Move Jointgrid """h= self.sg.ax_joint.get_position().heighth2= self.sg.ax_marg_x.get_position().heightr = int(np.round(h/h2))self._resize()self.subgrid = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(r+1,r+1, subplot_spec=self.subplot)self._moveaxes(self.sg.ax_joint, self.subgrid[1:, :-1])self._moveaxes(self.sg.ax_marg_x, self.subgrid[0, :-1])self._moveaxes(self.sg.ax_marg_y, self.subgrid[1:, -1])def _moveaxes(self, ax, gs):#https://stackoverflow.com/a/46906599/4124317ax.remove()ax.figure=self.figself.fig.axes.append(ax)self.fig.add_axes(ax)ax._subplotspec = gsax.set_position(gs.get_position(self.fig))ax.set_subplotspec(gs)def _finalize(self):plt.close(self.sg.fig)self.fig.canvas.mpl_connect("resize_event", self._resize)self.fig.canvas.draw()def _resize(self, evt=None):self.sg.fig.set_size_inches(self.fig.get_size_inches())

调用：

g0 = sns.jointplot(x = data_MH[data_MH.columns[2]], y = data_MH[data_MH.columns[3]],color='#1E90FF',kind="hex")
g1 = sns.jointplot(x = data_reject[data_reject.columns[2]], y = data_reject[data_reject.columns[3]],color='#1E90FF',kind="hex")
g2 = sns.jointplot(x = data_PMC[data_PMC.columns[2]], y = data_PMC[data_PMC.columns[3]],color='#1E90FF',kind="hex")fig = plt.figure(figsize=(16,16))
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
mg0 = SeabornFig2Grid(g0, fig, gs[0])
mg1 = SeabornFig2Grid(g1, fig, gs[1])
mg2 = SeabornFig2Grid(g2, fig, gs[2])
plt.show()

效果：

修改每个子图的坐标轴：

g0.ax_joint.set_xticklabels()
g0.ax_joint.tick_params()
g0.ax_joint.set_xlim()

修改每个子图中分布画在框内外：

ax=g.ax_joint 画框里

ax=g.ax_marg_x 画框外

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsg = sns.JointGrid()
sns.kdeplot(x1, x2, cmap="Reds",shade=False, shade_lowest=False, ax=g.ax_joint)
sns.kdeplot(x3, x4, cmap="Blues",shade=False, shade_lowest=False, ax=g.ax_joint)
sns.distplot(x1, kde=True, hist=False, color="r", ax=g.ax_marg_x)
sns.distplot(x3, kde=True, hist=False, color="b", ax=g.ax_marg_x)
sns.distplot(x2, kde=True, hist=False, color="r", ax=g.ax_marg_y, vertical=True)
sns.distplot(x4, kde=True, hist=False, color="b", ax=g.ax_marg_y, vertical=True)
plt.show()

参考:

seaborn jointgrid 修改x轴方向

plt绘制子图，样式排版

python 画密度散点图

Seaborn：在kdeplot中更改线条样式

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sns jointplot 和子图

封装一个方法：

调用：

效果：

修改每个子图的坐标轴：

修改每个子图中分布画在框内外：

ax=g.ax_joint 画框里

ax=g.ax_marg_x 画框外

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