Matplotlib 使用seaborn jointgrid绘制日志图

我正在尝试使用seaborn JointGrid对象创建一个日志图，其中包含与每个轴相关联的KDE和直方图。这让我非常接近，但直方图箱不能很好地转换为日志空间。有没有一种不用重新创建边缘轴就可以轻松完成的方法

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

data = sns.load_dataset('tips')
g = sns.JointGrid('total_bill', 'tip', data)
g.plot_marginals(sns.distplot, hist=True, kde=True, color='blue')
g.plot_joint(plt.scatter, color='black', edgecolor='black')
ax = g.ax_joint
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
g.ax_marg_x.set_xscale('log')
g.ax_marg_y.set_yscale('log')

---

对于日志直方图，我发现设置您自己的存储箱通常很有用

然后在

\u marginals

data = sns.load_dataset('tips')
g = sns.JointGrid('total_bill', 'tip', data,xlim=[1,100],ylim=[0.01,100])
g.plot_marginals(sns.distplot, hist=True, kde=True, color='blue',bins=mybins)
g.plot_joint(plt.scatter, color='black', edgecolor='black')
ax = g.ax_joint
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
g.ax_marg_x.set_xscale('log')
g.ax_marg_y.set_yscale('log')

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我想你不会比现在更接近了。我认为

jointplot

本身应该能更好地处理这一点，但我一直在谨慎地添加它，因为我不确定人们到底希望什么最有意义。你能说说你喜欢直方图是什么样子吗？原木空间中的等宽条？是的--等宽条会很棒。我知道如何手动使用ax.hist和np.logspace实现这一点，但对于seaborn，我想我将继续在数据帧中记录数据，然后将10^x应用于轴标签，作为解决方法。作为旁注，我不明白为什么仅仅设置ax=g.ax_关节ax.set_xscale（'log'）ax.set_yscale（'log'）不会自动设置边缘轴？谢谢你的回复，这是一个很棒的包裹！这是令人惊讶的。seaborn在设置

JointGrid

时共享这些轴，因此这表明matplotlib中存在不一致。seaborn的较新版本允许这样做，而无需调用日志空间：

g.plot\u marginals（sns.histplot，log\u scale=True，bin=100，kde=True）

data = sns.load_dataset('tips')
g = sns.JointGrid('total_bill', 'tip', data,xlim=[1,100],ylim=[0.01,100])
g.plot_marginals(sns.distplot, hist=True, kde=True, color='blue',bins=mybins)
g.plot_joint(plt.scatter, color='black', edgecolor='black')
ax = g.ax_joint
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
g.ax_marg_x.set_xscale('log')
g.ax_marg_y.set_yscale('log')