結合彩色散點圖和單獨的線條圖

Question

我正在嘗試使用seaborn -package（因爲它似乎是跨類別使用顏色映射的一種簡潔方式）將散點圖和線條圖相結合。

目前我有兩個數據集存儲爲熊貓數據框：linear_data爲線性情況下，scatter_data爲散射數據。我可以創建兩個單獨的地塊爲這樣：

import seaborn as sns 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# creating a nice color palette with 10 different colors 
color_palette=sns.diverging_palette(10, 130, sep=100, n=10) 

N=300 
scatter_data = pd.DataFrame({'x' : np.random.random(N)*10, 'y' : 
np.random.random(N)*100, 'score' : np.random.randint(1,10,N)}) 

# create linear plot for linear_data 

lin_dict = {0.1: 51.98384470434041, 
0.25: 69.9192341826548, 
0.5: 83.48683256238559, 
1.0: 97.05443094211638, 
2.0: 110.62202932184718, 
3.0: 118.5585655988348, 
4.0: 124.18962770157796, 
5.0: 128.55741880016157, 
6.0: 132.1261639785656, 
7.0: 135.1434950339544, 
8.0: 137.75722608130874, 
9.0: 140.06270025555324, 
10.0: 142.12501717989235} 

linear_data = pd.DataFrame.from_dict(lin_dict, orient='index').sort_index(); 
linear_data.index.name='x'; linear_data.columns = ['y'] 
ax = sns.pointplot(x=linear_data.index, y=linear_data['y'], data=linear_data) 

# create scatter plot for scatter_data, having color scheme 
# as in color_palette mapped onto the column 'score' (ranging from 1-10) 

fg = sns.FacetGrid(data=scatter_data, hue='score', palette=color_palette, size=5, aspect=1.5) 
fg.map(pyplot.scatter, 'x', 'y').add_legend() 

因此，而不是單獨爲這兩個，我顯然希望有他們在同樣的情節！我找不到FacetGrid採取任何ax -variable，所以沒有對如何將二者連接真的相信......

NEW：正如評論所說，我想點linear_data是在散點圖較低，但是的線條與這些點互相連接（顯然顏色與散射中使用的顏色不同，例如黑色）

對此的解決方案的任何線索？

Answer 1

您可以使用通常的plt.plot將「linear_data」繪製爲與「scatter_data」相同的軸。

fg = sns.FacetGrid(data=scatter_data, hue='score', 
             palette=color_palette, size=5, aspect=1.5) 
fg.map(plt.scatter, 'x', 'y').add_legend() 
fg.axes[0,0].plot(linear_data.index, linear_data['y'], marker="o") 
plt.show() 

同樣可以明確地不使用FacetGrid來實現，而是一個lmplot代替。

fg = sns.lmplot(x = 'x',y= 'y', data=scatter_data, hue='score', 
           palette=color_palette,fit_reg=False) 
fg.axes[0,0].plot(linear_data.index, linear_data['y'], marker="o") 
plt.show() 

最後，你甚至不需要任何seaborn情節可言，而只是一個matplotlib scatter和matplotlib plot。 （這樣做的唯一的缺點是，加入一個傳說是那麼做更多的工作。）

color_palette=sns.diverging_palette(10, 130, sep=100, n=10, as_cmap=True) 
plt.scatter(scatter_data.x, scatter_data.y, c=scatter_data.score, cmap=color_palette) 
plt.plot(linear_data.index, linear_data['y'], marker="o") 
plt.show()