python - 更改 seaborn 中重叠散点的颜色

Question

我想在 seaborns 的帮助下可视化预测方法lmplot，我有以下示例：

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

d = {'col1': [1, 2, 1, 1], 'col2': [3, 4, 3, 4], 'col3': [1, 1, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data=d)

sns.lmplot('col1', 'col2', data =df, hue='col3', fit_reg=False, scatter_kws={"s": 10})
fig = plt.gcf()
plt.show()

输出是：

问题是现在完全隐藏了一行：

我怎样才能改变这些分散？具有相同 col1 和 col2 但不同 col3（只有 0 或 1）的行以不同的颜色（例如红色）突出显示？最好的解决方案是不覆盖原始数据框。

标签： pythonpandasseaborn

Answer 1

更改标记样式：

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

d = {'col1': [1, 2, 1, 1], 'col2': [3, 4, 3, 4], 'col3': [1, 1, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data=d)

sns.lmplot('col1', 'col2', data =df, hue='col3', fit_reg=False, scatter_kws={"s": 200, "alpha":.7}, markers=['o','x'])
fig = plt.gcf()
plt.show()

输出：