Python Matplotlib图例与seaborn气泡图大小不匹配

我使用seaborn创建了一个气泡图，并使用matplotlib在seaborn图的右侧绘制了图例。我使用

size=（1900）

指定了seaborn代码中气泡的大小，但matplotlib图例上的缩放并不反映绘图显示的内容。图例的读数范围为0到45，但我的图中的实际数据范围为0到900

fig，（ax1，ax2，ax3）=plt.子批次（1，3，figsize=（11,4））
sns.散点图（y=“Min”，x=“Max”，
size=“Count”，size=（1900），alpha=0.5，
color='r'，data=code1，ax=ax1，legend=False）
sns.散点图（y=“Min”，x=“Max”，α=0.5，
color='b'，size='Count'，size=（1900），
数据=code2，ax=ax2，图例=False）
sns.散点图（y=“Min”，x=“Max”，α=0.5，
color='g'，size='Count'，size=（1900），
数据=代码3，ax=ax3）
ax3.图例（loc='右上角'，bbox_至_锚定=（1.7,1），标签间距=2，
fontsize=14，frameon=False，MarkersScale=1）

这是我的阴谋

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我无法弄清楚seaborn是如何构造图例输出以供matplotlib摄取的。我确实了解到我的数据（代码1、代码2和代码3）具有不同的最小值和最大值，这应该在seaborn的sizes参数下指定。对于代码1，大小=（1900）；对于代码2，大小=（1300）；对于代码3，大小=（1,45）。因为我使用matplotlib在code3绘图的右侧绘制图例，所以缩放特定于最右侧的绘图，而不是所有3个绘图。最后，我使用了matplotlib的legend_元素，如下所示：

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(12,4))
scatter = ax1.scatter(y=code1["Min"], x=code1["Max"],
                s=code1["Count"], 
                color='r', alpha=0.5)
ax2.scatter(y=code2["Min"], x=code2["Max"], 
                     color='b', s=code2["Count"], alpha=0.5)
ax3.scatter(y=code3["Min"], x=code3["Max"], 
                     color='g', s=code3["Count"], alpha=0.5)

kw = dict(prop="sizes", num=[10,100,500,900])
legend = ax3.legend(*scatter.legend_elements(**kw), title="Count", fontsize=12,
                    loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.5,1), labelspacing=2,
                   frameon=False)

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气泡的大小以点为单位，介于1到900之间。数据由

“计数”

列中的数据确定。因此，该列中的最大值似乎在45左右，因此该值将显示在图例中。sizes=（1900）是根据“Count”列中的数据选择的。计数中的最小值为1，最大值约为900，这是不可复制的。请参阅Quick try：当您使用大小=（1100）时会发生什么？