Python 如何解决FaceGrid不'；你没有样式参数吗？

我不知道如何在映射到

lineplot

的seaborn

FaceGrid

中同时改变色调和风格，但最终还是得到了一个图例。设置：

import numpy as np
import seaborn as sns
# add variables "group" and "stim_order" to the fMRI dataset, for demo purposes
df = sns.load_dataset('fmri')
df['group'] = df['subject'].map(lambda subj: int(subj.lstrip('s')) % 2)
df['stim_order'] = df['subject'].map({subj: np.random.choice([0, 1])
                                      for subj in df['subject'].unique()})

以下是理想的，但没有实现（

FaceGrid

没有“样式”参数）：

下一种方法也不起作用，因为传递给

FaceGrid.map（）

的KWARG不能引用数据中的列：

g = sns.FacetGrid(data=df, row='region', col='event', hue='group')
g.map(sns.lineplot, 'timepoint', 'signal', style='stim_order')
# fails with ValueError: Could not interpret input 'stim_order'

我可以通过在设置

FaceGrid

时不指定“色调”，并在数据中添加一个新的列“大小”来克服这些限制，这样我就可以将所有与数据相关的参数作为位置参数传递。但我没有得到任何传说：

df['size'] = 1
g = sns.FacetGrid(data=df, row='region', col='event')
g.map(sns.lineplot, 'timepoint', 'signal', 'group', 'size', 'stim_order')

---

有没有一种方法可以得到这样一个图，但是它有一个简短的

图例

，包含

色调

和

风格

映射？

我找到了一种方法，这种方法有点可行，但需要调整

子图调整

和

bbox\u to\u锚定

数字，与图形大小一致：

import numpy as np
import seaborn as sns
# add variables "group" and "stim_order" to the fMRI dataset, for demo purposes
df = sns.load_dataset('fmri')
df['group'] = df['subject'].map(lambda subj: int(subj.lstrip('s')) % 2)
df['stim_order'] = df['subject'].map({subj: np.random.choice([0, 1])
                                      for subj in df['subject'].unique()})

df['size'] = 1
g = sns.FacetGrid(data=df, row='region', col='event')
g.map(sns.lineplot, 'timepoint', 'signal', 'group', 'size', 'stim_order')

g.fig.subplots_adjust(right=0.75)
g.axes[-1, -1].legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.05, 1))

但是，它为“size”引入了一个不必要的图例元素，该元素不应该存在，因为size并没有真正映射到任何东西（在数据集中它总是1，只是作为一种解决方法映射）

import numpy as np
import seaborn as sns
# add variables "group" and "stim_order" to the fMRI dataset, for demo purposes
df = sns.load_dataset('fmri')
df['group'] = df['subject'].map(lambda subj: int(subj.lstrip('s')) % 2)
df['stim_order'] = df['subject'].map({subj: np.random.choice([0, 1])
                                      for subj in df['subject'].unique()})

df['size'] = 1
g = sns.FacetGrid(data=df, row='region', col='event')
g.map(sns.lineplot, 'timepoint', 'signal', 'group', 'size', 'stim_order')

g.fig.subplots_adjust(right=0.75)
g.axes[-1, -1].legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.05, 1))