Python 覆盖对seaborn'的多个调用；具有不同色调分组的镶嵌面网格

使用seaborn的FaceGrid，我想在多个映射调用之间更新“色调”分组参数。具体地说，我最初有一个自定义绘图函数，它采用“色调”分组，在此基础上我希望显示组间的平均值（因此忽略色调，并汇总所有数据）

e、 g

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将为每个组创建一条彩色回归线。如何更新FaceGrid以忽略第二次调用

map

时的

hue

分组？在本例中，我希望有两个彩色散点图，并覆盖一条（黑色）回归线。

色调由

FaceGrid

用于对输入数据进行分组。它不能将其仅部分分组

matplotlib解决方案可能如下所示

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips", cache=True)

n = len(tips["time"].unique())
usmoker = tips["smoker"].unique()

fig, axes = plt.subplots(ncols=n, sharex=True, sharey=True)

for ax, (time, grp1) in zip(axes.flat, tips.groupby("time")):
    ax.set_title(time)
    ax.set_prop_cycle(plt.rcParams["axes.prop_cycle"])

    for smoker in usmoker:
        grp2 = grp1[grp1["smoker"] == smoker]
        sns.regplot("total_bill", "tip", data=grp2, label=str(smoker), 
                    fit_reg=False, ax=ax)
    ax.legend(title="Smoker")  

for ax, (time, grp1) in zip(axes.flat, tips.groupby("time")):
    sns.regplot("total_bill", "tip", data=grp1, ax=ax, scatter=False, 
                color="k", label="regression line")


plt.show()

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您可以在这里找到答案的要素：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips", cache=True)

n = len(tips["time"].unique())
usmoker = tips["smoker"].unique()

fig, axes = plt.subplots(ncols=n, sharex=True, sharey=True)

for ax, (time, grp1) in zip(axes.flat, tips.groupby("time")):
    ax.set_title(time)
    ax.set_prop_cycle(plt.rcParams["axes.prop_cycle"])

    for smoker in usmoker:
        grp2 = grp1[grp1["smoker"] == smoker]
        sns.regplot("total_bill", "tip", data=grp2, label=str(smoker), 
                    fit_reg=False, ax=ax)
    ax.legend(title="Smoker")  

for ax, (time, grp1) in zip(axes.flat, tips.groupby("time")):
    sns.regplot("total_bill", "tip", data=grp1, ax=ax, scatter=False, 
                color="k", label="regression line")


plt.show()