Seaborn 한계 히스토그램을 제어 하시겠습니까?

Question

질문 1 : 여백을 플로팅 할 때 플롯에서 초과 공간을 제거하려면 어떻게합니까? 첫 번째 게시물에서 아래에 답했습니다.

질문 2 : 여백 히스토그램 플롯을 통해 어떻게 미세한 컨트 롤을 얻을 수 있습니까? 히스토그램을 플롯하고 여백에 대한 kde 매개 변수를 결정 하시겠습니까? 아래에서 두 번째 게시물에 대한 답변은 JointGrid입니다.

#!/usr/bin/env python3 
import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
import numpy as np 
import pandas as pd 

sns.set_palette("viridis") 
sns.set(style="white", color_codes=True) 

x = np.random.normal(0, 1, 1000) 
y = np.random.normal(5, 1, 1000) 

df = pd.DataFrame({"x":x, "y":y}) 

g = sns.jointplot(df["x"],df["y"], bw=0.15, shade=True, xlim=(-3,3), ylim=(2,8),cmap="coolwarm", kind="kde", stat_func=None) 

# plt.tight_layout() # This will override seaborn parameters. Remember to exclude. 
plt.show() 

Answer 1

jointplot는 mainplot 및 marginplots 사이의 간격을 결정하는 파라미터 space있다.

이 코드를 실행 :이 음모에

g = sns.jointplot(df["x"],df["y"], bw=0.15, shade=True, xlim=(-3,3), 
        ylim=(2,8),cmap="coolwarm", kind="kde", 
        stat_func=None, space = 0) 

plt.show() 

결과를 나를 위해 :

는 plt.tight_layout()로 실행하는 jointplot의 space 주장을 기각 점에 유의하시기 바랍니다.

편집 :

더 당신이 marginal_kws를 사용할 수있는 한계 플롯의 매개 변수를 지정합니다. 당신은 당신이 사용하는 한계 음모의 종류의 매개 변수를 지정하는 사전을 통과해야합니다.

예제에서는 kde 플롯을 한계 플롯으로 사용합니다. 그래서 저는 이것을 계속해서 예제로 사용하겠습니다 :

여기 나는 한계 플롯을 만드는데 사용 된 커널을 어떻게 변경하는지 보여줍니다. 그 용의 값과 그 매개 변수의 사전 키 원하는 값으로 KDE 플롯 수락 모든 파라미터를 전달할 수

이 그래프 결과

g = sns.jointplot(df["x"],df["y"], bw=0.15, shade=True, xlim=(-3,3), 
        ylim=(2,8),cmap="coolwarm", kind="kde", 
        stat_func=None, space = 0, marginal_kws={'kernel': 'epa'}) 


plt.show() 

키.

Answer 2

좋아요, 이제 저는 직접 답변을 올리겠습니다. 여분의 marginal_kws 매개 변수가 제어 할 수있는 매개 변수가 전적으로 분명하지 않습니다. //seaborn.pydata :

g = sns.JointGrid(x="x", y="y", data=df)   # Initiate multi-plot 
g.plot_joint(sns.kdeplot)       # Plot the center x/y plot as sns.kdeplot 
g.plot_marginals(sns.distplot, kde=True)   # Plot the edges as sns.distplot (histogram), where kde can be set to True