如何降低 seaborn 中 x-ticks 的密度

Question

我有一些数据，我试图根据这些数据在 seaborn 中构建一个计数图。所以我做这样的事情：

 data = np.hstack((np.random.normal(10, 5, 10000), np.random.normal(30, 8, 10000))).astype(int)
plot_ = sns.countplot(data)

并获取我的计数图：

问题是 x 轴上的刻度太密集（这使它们无用）。我试图用 plot_.xticks=np.arange(0, 40, 10) 降低密度，但没有帮助。

还有没有办法用一种颜色制作情节？

原文由 Salvador Dali 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

滴答频率

这里似乎有多个问题：

1. 您在使用 plt.xticks 时使用了 = 运算符。您应该改用函数调用（但不是在这里；请先阅读第 2 点）！
2. seaborn 的计数图返回轴对象，而不是图形
   • 您需要使用更改 x 刻度的轴级方法（这不是 plt.xticks() ）

尝试这个：

 for ind, label in enumerate(plot_.get_xticklabels()):
    if ind % 10 == 0:  # every 10th label is kept
        label.set_visible(True)
    else:
        label.set_visible(False)

颜色

我认为这里的数据设置对于这种类型的图来说并不是最佳的。 Seaborn 将每个独特的值解释为新的类别并引入新的颜色。如果我是对的，颜色/和 x-ticks 的数量等于 np.unique(data) 的数量。

将您的数据与 seaborn 的示例进行比较（这些示例均基于可以导入进行检查的数据）。

我还认为使用 pandas 数据帧（而不是 numpy 数组；我经常以错误的方式准备数据，子集选择需要预处理；数据帧提供更多）与 seaborn 一起工作要容易得多。我认为大多数 seaborn 的例子都使用这个数据输入。

原文由 sascha 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

尽管这已经在前一段时间得到了回答，但添加了另一个可能更简单、更灵活的替代方案。

您可以使用 matplotlib 轴刻度定位器 来控制将显示哪些刻度。

在此示例中，您可以使用 LinearLocator 来实现相同的目的：

 import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker

data  = np.hstack((np.random.normal(10, 5, 10000), np.random.normal(30, 8, 10000))).astype(int)
plot_ = sns.countplot(data)
plot_.xaxis.set_major_locator(ticker.LinearLocator(10))

原文由 Nitzan Volman 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议