Python 如何在Seaborn lmplot FaceGrid中设置一些xlim和ylim

我使用Seaborn的lmplot绘制一个线性回归，用一个分类变量将我的数据集分成两组

对于x和y，我想手动设置两个绘图的下限，但将上限保留为Seaborn默认值。 下面是一个简单的例子：

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)

这将产生以下结果：

但在本例中，我希望xlim和ylim为（0，*）。我尝试使用sns.plt.ylim和sns.plt.xlim，但它们只影响右侧的绘图。 例如：

sns.plt.ylim(0,)
sns.plt.xlim(0,)

---

如何访问FacetGrid中每个绘图的xlim和ylim？

您需要掌握轴本身。最干净的方法可能是更改最后一行：

lm = sns.lmplot('X','Y',df,col='Z',sharex=False,sharey=False)

然后可以获得轴对象（轴阵列）：

之后，可以调整轴属性

axes[0,0].set_ylim(0,)
axes[0,1].set_ylim(0,)

创建：

---

您需要抓住轴本身。最干净的方法可能是更改最后一行：

lm = sns.lmplot('X','Y',df,col='Z',sharex=False,sharey=False)

然后可以获得轴对象（轴阵列）：

之后，可以调整轴属性

axes[0,0].set_ylim(0,)
axes[0,1].set_ylim(0,)

创建：

---

函数

lmplot

返回一个

FacetGrid

实例。此对象有一个名为

set

的方法，您可以将

key=value

对传递到该方法，这些对将在网格中的每个轴对象上进行设置

其次，通过传递要保留为默认值的值

None

，可以在matplotlib中仅设置轴限制的一侧

综合这些因素，我们有：

g = sns.lmplot('X', 'Y', df, col='Z', sharex=False, sharey=False)
g.set(ylim=(0, None))

---

函数

lmplot

返回一个

FacetGrid

实例。此对象有一个名为

set

的方法，您可以将

key=value

对传递到该方法，这些对将在网格中的每个轴对象上进行设置

其次，通过传递要保留为默认值的值

None

，可以在matplotlib中仅设置轴限制的一侧

综合这些因素，我们有：

g = sns.lmplot('X', 'Y', df, col='Z', sharex=False, sharey=False)
g.set(ylim=(0, None))

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顺便说一句，如果您熟悉

numpy.random

模块，您可以节省大量生成随机数据的时间（这是一件非常有用的事情！）。例如，您可以使用

base_x=np.random.rand（n）获得
base_x
和
base_y
；base_y=base_x*2

。

y

变量同样可以通过矢量化操作生成。顺便说一句，如果您熟悉

numpy.random

模块，您可以节省大量生成随机数据的时间（这是一件非常有用的事情！）。例如，您可以使用

base_x=np.random.rand（n）获得
base_x
和
base_y
；base_y=base_x*2

。

y

变量同样可以通过矢量化操作生成。哇，这很简单。查看文档，似乎

g.set

更改了每个子批次。g.axes是否是单独设置它们的推荐方法？是的，如果您想在一个（或多个，但不是全部）面上设置一些属性，那么您应该使用

g.axes

数组，正如DrV建议的那样。这应该是可接受的答案。5年后，它仍然有效，比公认的答案更有效。哇，这很简单。查看文档，似乎

g.set

更改了每个子批次。g.axes是否是单独设置它们的推荐方法？是的，如果您想在一个（或多个，但不是全部）面上设置一些属性，那么您应该使用

g.axes

数组，正如DrV建议的那样。这应该是可接受的答案。5年后，它仍然有效，比公认的答案更有效。