Używam lmplot Seaborna do wykreślenia regresji liniowej, dzieląc mój zestaw danych na dwie grupy ze zmienną kategorialną.
Zarówno dla x, jak i y, chciałbym ręcznie ustawić dolną granicę na obu wykresach, ale górną granicę zostawić jako domyślną Seaborn. Oto prosty przykład:
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)
To daje następujące wyniki:
Ale w tym przykładzie chciałbym, aby xlim i ylim były (0, *). Próbowałem użyć sns.plt.ylim i sns.plt.xlim, ale te dotyczą tylko wykresu po prawej stronie. Przykład:
sns.plt.ylim(0,)
sns.plt.xlim(0,)
Jak mogę uzyskać dostęp do xlim i ylim dla każdej działki w FacetGrid?
numpy.random
modułem, możesz zaoszczędzić sobie dużo czasu na generowaniu losowych danych (co może być bardzo przydatne!). Na przykład, można dostaćbase_x
ibase_y
zbase_x = np.random.rand(n); base_y = base_x * 2
.y
Zmienna może być następnie podobnie generowane z vectorized operacje.Odpowiedzi:
lmplot
Zwraca sięFacetGrid
wystąpienie. Ten obiekt ma wywoływaną metodęset
, do której można przekazywaćkey=value
pary, które zostaną ustawione na każdym obiekcie Axes w siatce.Po drugie, możesz ustawić tylko jedną stronę limitu osi w matplotlib, przekazując
None
wartość, która ma pozostać domyślna.Łącząc je razem, mamy:
g = sns.lmplot('X', 'Y', df, col='Z', sharex=False, sharey=False) g.set(ylim=(0, None))
źródło
g.set
zmienia się każdy wątek cząstkowy. Czy g.axes podchodzą do zalecanego sposobu ustawiania każdego z nich osobno?g.axes
tablicy, jak sugeruje DrV.Musisz samemu chwycić siekiery. Prawdopodobnie najczystszym sposobem jest zmiana ostatniego wiersza:
lm = sns.lmplot('X','Y',df,col='Z',sharex=False,sharey=False)
Następnie możesz zdobyć obiekty osi (tablicę osi):
Następnie możesz dostosować właściwości osi
axes[0,0].set_ylim(0,) axes[0,1].set_ylim(0,)
tworzy:
źródło