python - 如何反转 seaborn 图形级别图的轴（FacetGrid）

Question

我想在 Facetgrid 的每个图中反转 y 轴。

您可以在下面找到代码的简化示例：

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

df_test = pd.DataFrame({'a':['yes', 'no']*5, 'b':np.arange(10), 'c':np.arange(10)*2})
plt.figure()
g = sns.FacetGrid(data=df_test, row='a')
g.map_dataframe(sns.scatterplot, y='c', x='b')
plt.show()

据我所知，这通常是ax.invert_yaxis()在使用 matplotlib 时完成的，所以我尝试通过它来访问它，g.axes但没有运气。

我知道我可以手动设置 a ylim=(max_val, min_val)，但是，这会导致不雅观的刻度间距。

标签： pythonpandasmatplotlibseaborn

Answer 1

• 通过迭代提取和设置每个轴g.axes
• 在python 3.8.11, matplotlib 3.4.3,中测试seaborn 0.11.2

g = sns.FacetGrid(data=df_test, row='a')
g.map_dataframe(sns.scatterplot, y='c', x='b')

for ax in g.axes[0]:
    ax.invert_yaxis()

• 但是，seaborn.FacetGrid不建议直接使用。seaborn.relplot使用图形级别图kind='scatter'

g = sns.relplot(data=df_test, row='a', x='b', y='c', kind='scatter', height=3)
for ax in g.axes[0]:
    ax.invert_yaxis()

• 用于.ravel()展平n x n数组或axes, 其中两者n > 1

df_test = pd.DataFrame({'a':['yes', 'no', 'maybe']*4, 'b':np.arange(12), 'c':np.arange(12)*2, 'd': np.arange(12)*3})

g = sns.relplot(data=df_test, col='a', col_wrap=2, x='b', y='c', kind='scatter', height=3)
for ax in g.axes.ravel():
    ax.invert_yaxis()