На этом шаге мы закончим перечисление параметров этой функции.

Представим графики для каждого отдельного значения species на разных полях с горизонтальным разделением:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

sns.lmplot(x="sepal_width", y="petal_width", hue="species",
           palette="Dark2", col="species", data=iris)


plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.1. Демонстрация работы с параметром col функции lmplot()

С вертикальным разделением:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

sns.lmplot(x="sepal_width", y="petal_width", hue="species",
           palette="Dark2", row="species", data=iris)


plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.2. Демонстрация работы с параметром row функции lmplot()

Для управления размером диаграмм используйте параметры height (высота) и aspect (соотношение сторон):

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

sns.lmplot(x=SPAN CLASS="pech">"sepal_width", y="petal_width", hue="species",
           palette="Dark2", row="species", height=3, aspect=1.5, data=iris)

plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.3. Демонстрация работы с параметром height и aspect функции lmplot()

Параметры sharex и sharey отвечают за отображение осей x и y на всех диаграммах либо только на крайней левой (при горизонтальном расположении) или на нижней (при вертикальном расположении):

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

sns.lmplot(x="sepal_width", y="petal_width", hue="species",
           sharey='col', data=iris)

plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.4. Демонстрация работы с параметром sharey функции lmplot()

Порядок задания цвета (если вы используете параметр hue) или порядок вывода диаграмм (если для разделения на группы используется col или row) задаётся с помощью hue_order, col_order, row_order. Приведём пример для hue_order:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

h_order = ["virginica", "setosa", "versicolor"]
sns.lmplot(x="sepal_width", y="petal_width", hue="species",
           hue_order=h_order, data=iris)

plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.5. Демонстрация работы с параметром hue_order функции lmplot()

За отображение легенды отвечает параметр legend, за вынос её за пределы поля с графиками - legend_out.

Со следующего шага мы начнем рассматривать управление компоновкой диаграмм.

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг