Подтвердить что ты не робот

Как установить xlim и ylim в Seaborn lmplot facetgrid

Я использую Seaborn lmplot для построения линейной регрессии, деля мой набор данных на две группы с категориальной переменной.

Как для x, так и для y, я хотел бы вручную установить нижнюю границу на обоих графиках, но оставьте верхнюю границу по умолчанию Seaborn. Вот простой пример:

import pandas as pd
import seaborn as sns
import random

n = 200
random.seed(2014)
base_x = [random.random() for i in range(n)]
base_y = [2*i for i in base_x]
errors = [random.uniform(0,1) for i in range(n)]
y = [i+j for i,j in zip(base_y,errors)]

df = pd.DataFrame({'X': base_x,
                   'Y': y,
                   'Z': ['A','B']*(n/2)})

mask_for_b = df.Z == 'B'
df.loc[mask_for_b,['X','Y']] = df.loc[mask_for_b,] *2

sns.lmplot('X','Y',df,col='Z',sharex=False,sharey=False)

Выводит следующее: enter image description here

Но в этом примере мне бы хотелось, чтобы xlim и ylim были (0, *). Я пробовал использовать sns.plt.ylim и sns.plt.xlim, но они влияют только на правый участок. Пример:

sns.plt.ylim(0,)
sns.plt.xlim(0,)

enter image description here

Как я могу получить доступ к xlim и ylim для каждого графика в FacetGrid?

4b9b3361

Ответ 1

Вам нужно овладеть осями. Вероятно, самый чистый способ - изменить вашу последнюю строку:

lm = sns.lmplot('X','Y',df,col='Z',sharex=False,sharey=False)

Затем вы можете получить объекты осей (массив осей):

axes = lm.axes

После этого вы можете настроить свойства осей

axes[0,0].set_ylim(0,)
axes[0,1].set_ylim(0,)

создает:

enter image description here

Ответ 2

Функция lmplot возвращает экземпляр FacetGrid. Этот объект имеет метод set, к которому вы можете передать пары key=value, и они будут установлены на каждом объекте Axes в сетке.

Во-вторых, вы можете установить только одну сторону предела Axes в matplotlib, передав None для значения, которое вы хотите оставить по умолчанию.

Объединяя их, мы имеем:

g = sns.lmplot('X', 'Y', df, col='Z', sharex=False, sharey=False)
g.set(ylim=(0, None))

enter image description here