在Seaborn lmplot（python）中使用多个绘图标记点

Question

我正在尝试将标签添加到我的lm图中的每个数据点。我想通过索引标记每个数据点。现在我的代码如下：

p1=sns.lmplot(x="target", y="source", col="color", hue="color", 
              data=ddf, col_wrap=2, ci=None, palette="muted",
              scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1})

def label_point(x, y, val, ax):
    a = pd.concat({'x': x, 'y': y, 'val': val}, axis=1)
    for i, point in a.iterrows():
    ax.text(point['x']+.02, point['y'], str(point['val']))

label_point(ddf.target, ddf.source, ddf.chip, plt.gca())

这会将所有标签绘制到最后一个绘图上。

带标签的lmplot

我尝试使用整个图形而不是当前轴来标记点（ddf.target、ddf.source、ddf.chip、plt.gcf（）），但它抛出了一个错误。

ValueError: Image size of 163205x147206 pixels is too large. 
It must be less than 2^16 in each direction.

Answer 1

问题是，如果整个数据集都传递给它，标记函数应该如何知道要标记哪个图？！

例如，您可以使用熊猫的. groupby循环遍历独特的颜色并为它们中的每一个创建seaborn.regplot。然后很容易单独标记每个轴。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(42)
import pandas as pd
import seaborn as sns

def label_point(df, ax):
    for i, point in df.iterrows():
        ax.annotate("{:.1f}".format(point['val']), xy = (point['x'], point['y']),
                    xytext=(2,-2), textcoords="offset points")

df = pd.DataFrame({"x": np.sort(np.random.rand(50)),
                   "y": np.cumsum(np.random.randn(50)),
                   "val" : np.random.randint(10,31, size=50),
                   "color" : np.random.randint(0,3,size=50 )})
colors = ["crimson", "indigo", "limegreen"]

fig, axes = plt.subplots(2,2, sharex=True, sharey=True)

for (c, grp), ax in zip(df.groupby("color"), axes.flat):
    sns.regplot(x="x", y="y", data=grp, color=colors[c], ax=ax,
                scatter_kws={"s": 25, "alpha": 1})
    label_point(grp, ax)

axes.flatten()[-1].remove()
plt.show()