Python 你能突出seaborn分类散点图中的具体观察结果吗？
我有8个分类，我已经用sns.catplot绘制了分类散点图。是否有方法突出显示每个类别中的特定观测值，以比较相对于其他观测值的位置？您可以使用文本注释，使用ax上的Python 你能突出seaborn分类散点图中的具体观察结果吗？,python,plot,seaborn,categorical-data,scatter,Python,Plot,Seaborn,Categorical Data,Scatter,我有8个分类，我已经用sns.catplot绘制了分类散点图。是否有方法突出显示每个类别中的特定观测值，以比较相对于其他观测值的位置？您可以使用文本注释，使用ax上的注释方法（matplotlib.axes.axes）seaborn.catplot返回的FaceGrid对象的属性。例如，下面的代码对正常样本上大于.5的观测值进行注释： import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns df = pd.DataFrame(
注释方法（matplotlib.axes.axes
）seaborn.catplot
返回的FaceGrid
对象的属性。例如，下面的代码对正常样本上大于.5的观测值进行注释：
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame(data={'x': range(10), 'y':np.random.normal(0,1,size=10)})
df['odd'] = df.x.apply(lambda x: x % 2)
g = sns.catplot(data=df, x='x', y='y', hue='odd')
df[df.y > .5].apply(lambda p: g.ax.annotate(f'({p.x}, {round(p.y, 2)})', (p.x, p.y)), axis=1)
您可以看到有关注释方法的更多详细信息。我认为这是一个很好的答案，但由于我有太多的观察，观察颜色无法识别。有办法解决吗？谢谢你的回复。我想在横轴上显示类别，我认为sns.catplot是一个更好的选择。你知道我如何在这种环境下进行观察吗。我在某个地方读到，创建一个布尔值，然后在“色调”中使用它是一个不错的选择，但我有一个大数据集，每个类别中的一个观察值不能通过它们的颜色来识别。这些观察值是分散在两个维度上还是仅一个维度上？如果只有一个，也可以使用小提琴图：