matplotlib 使用Seaborn jointplot更改数据集的颜色和标记

uinbv5nw 于 2022-11-15 发布在其他

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我想添加一个额外的变量到下面列出的图。目前我有一个不同颜色的标记对应不同的金属。但对于每种金属，有一个不同的几何形状，所以我想为每种颜色添加一个标记（例如红点和红方块）。当我添加“style=POM”时，我得到这个错误消息：
ValueError：无法解释参数style的值POM
在这方面的任何帮助将不胜感激！
示例.csv文件：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

dfdata=pd.read_csv('C:/Users/2586376t/conda/BOTH.csv')

sns.jointplot(data=dfdata, x="MO", y="ORB", hue="METAL")

plt.show()

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/74412695/changing-color-and-marker-of-dataset-using-seaborn-jointplot

1条答案

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u2nhd7ah1#

style=POM尝试将参数style设置为POM。在海运jointplot中，style参数不存在
参考：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.jointplot.html
如果您想要1个图，其中不同的颜色对应不同的金属，不同的标记对应不同的POM值，则您的解决方案是使用如下散点图：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

dfdata=pd.read_csv('C:/Users/2586376t/conda/BOTH.csv')

plot = sns.scatterplot(data=dfdata, x="MO", y="ORB", hue="METAL" , style=dfdata['POM'])

plt.show()

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