Python 使用Seaborn在一个图形中绘制多个不同的绘图

我正试图利用seaborn从《统计学习导论》一书中重现以下情节

我特别想使用seaborn的

lmplot

创建前两个绘图，并使用

boxplot

创建第二个绘图。主要的问题是lmplot创建了一个

FaceGrid

，这迫使我为boxplot添加另一个matplotlib轴。我想知道是否有更简单的方法来实现这一点。下面，我必须做相当多的手动操作，以获得所需的绘图

seaborn_grid = sns.lmplot('value', 'wage', col='variable', hue='education', data=df_melt, sharex=False)
seaborn_grid.fig.set_figwidth(8)

left, bottom, width, height = seaborn_grid.fig.axes[0]._position.bounds
left2, bottom2, width2, height2 = seaborn_grid.fig.axes[1]._position.bounds
left_diff = left2 - left
seaborn_grid.fig.add_axes((left2 + left_diff, bottom, width, height))

sns.boxplot('education', 'wage', data=df_wage, ax = seaborn_grid.fig.axes[2])
ax2 = seaborn_grid.fig.axes[2]
ax2.set_yticklabels([])
ax2.set_xticklabels(ax2.get_xmajorticklabels(), rotation=30)
ax2.set_ylabel('')
ax2.set_xlabel('');

leg = seaborn_grid.fig.legends[0]
leg.set_bbox_to_anchor([0, .1, 1.5,1])

产生

数据帧的示例数据：

df_melt = {'education': {0: '1. < HS Grad',
  1: '4. College Grad',
  2: '3. Some College',
  3: '4. College Grad',
  4: '2. HS Grad'},
 'value': {0: 18, 1: 24, 2: 45, 3: 43, 4: 50},
 'variable': {0: 'age', 1: 'age', 2: 'age', 3: 'age', 4: 'age'},
 'wage': {0: 75.043154017351497,
  1: 70.476019646944508,
  2: 130.982177377461,
  3: 154.68529299562999,
  4: 75.043154017351497}}

df_wage={'education': {0: '1. < HS Grad',
  1: '4. College Grad',
  2: '3. Some College',
  3: '4. College Grad',
  4: '2. HS Grad'},
 'wage': {0: 75.043154017351497,
  1: 70.476019646944508,
  2: 130.982177377461,
  3: 154.68529299562999,
  4: 75.043154017351497}}

df_melt={'education'：{0:'1.

一种可能是不使用

lmplot（）

，而是直接使用

regplot（）

regplot（）

使用

ax=

在作为参数传递的轴上打印

您失去了根据某个变量自动分割数据集的能力，但是如果您事先知道要生成的绘图，这应该不会是问题

大概是这样的：

导入matplotlib.pyplot作为plt
导入seaborn作为sns
图，axs=plt子批次（ncols=3）
sns.regplot（x='value'，y='wage'，data=df\u melt，ax=axs[0]）
sns.regplot（x='value'，y='wage'，data=df\u melt，ax=axs[1]）
sns.boxplot（x='education'，y='wage'，data=df\u melt，ax=axs[2]）

谢谢，我想我正在寻找一种更通用的解决方案，该解决方案允许镶嵌面网格包含一个额外的空白轴，以便将来进行其他打印。使用lmplot可能没有这样做的方法。我想您应该使用

PairGrid

。