极客笔记如何在Matplotlib中并列绘制两个Seaborn lmplots？
在数据可视化中，经常需要展示不同数据集之间的关系。而Seaborn是Python中常用的数据可视化库，提供了多种绘图函数。其中，lmplot函数用于可视化线性关系，并提供了多种参数以定制化图形。而在实际场景中，通常需要在同一图中可视化不同的变量之间的关系。本文将介绍如何使用Matplotlib将两个Seaborn lmplots并列绘制在一起。
准备数据
首先需要准备数据。因为lmplot函数用于可视化线性关系，所以我们使用鸢尾花数据集作为例子，其中petal_length和petal_width是两个特征，我们将可视化这两个特征的关系。读取数据集并对数据进行预处理：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# load data
iris = sns.load_dataset("iris")
# filter data for two species
setosa_data = iris[iris.species == "setosa"]
versicolor_data = iris[iris.species == "versicolor"]
# create data for lmplot
setosa_data = pd.DataFrame({'x':setosa_data.petal_length,'y':setosa_data.petal_width})
versicolor_data = pd.DataFrame({'x':versicolor_data.petal_length,'y':versicolor_data.petal_width})
此处代码使用Seaborn内置的鸢尾花数据集进行示范，为便于后续可视化处理，在读取数据集后选取了其中的两个品种进行绘图，在设置了两个DataFrame中的x轴为petal_length，y轴为petal_width。以下将使用上述两个DataFrame绘制两幅线性关系图。
绘制单个Seaborn lmplot
在开始绘制并列图之前，需要先绘制单个Seaborn lmplot作为基础。下面是绘制单个lmplot的示例代码，其中hue参数用于设置数据的分类，这里使用了species作为分类变量：
sns.set(style="ticks", color_codes=True)
# plot lmplot for setosa species
fig = sns.lmplot(x='x',y='y',data=setosa_data,fit_reg=True,hue='species')
plt.show()
以上代码绘制了一张可视化鸢尾花数据集中setosa品种的petal_length和petal_width之间关系的图
在根据上方给出的示例代码完成单个图像的绘制后，我们即可着手开始如何绘制并列的两个Seaborn lmplots。
并列绘制两个Seaborn lmplots
接下来，需要将两张图拼接起来。Matplotlib中提供了subplot函数来实现拼接图像的功能。下面是绘制并列双lmplots的示例代码：
# plot lmplot for setosa species
fig, axes = plt.subplots(ncols=2,nrows=1,figsize=(10,5))
sns.set(style="ticks", color_codes=True)
sns.lmplot(x='x',y='y',data=setosa_data,fit_reg=True,hue='species', ax=axes[0])
sns.lmplot(x='x',y='y',data=versicolor_data,fit_reg=True,hue='species', ax=axes[1])
axes[0].set_title('Species: Setosa')
axes[1].set_title('Species: Versicolor')
plt.show()
如上图所示，利用Matplotlib并行绘制独立的双图，并通过设置具体的二维表格位置，展现二者关系。这里，我们一共需要创建一行两列的二维表格，每个具体的表格表示成一个axis对象。同时，我们在每个图像上添加了标题，并通过设置ax参数来指定每个图像所在的位置。通过以上代码，我们可以获得如下的并列双lmplots：
以上代码即为如何在Matplotlib中并列绘制两个Seaborn lmplots的实现过程。我们首先准备好数据，然后绘制单个lmplot，最后通过subplot函数实现并列绘制两个lmplots。通过以上过程，我们可以清晰地看到两个不同花卉品种中，两个特征之间的线性关系。此外，我们还可以通过调整代码中的参数来进行定制化操作，例如更改坐标轴标签，设置颜色，调整图像大小等。最终的结果可以根据需要进行保存或打印，用于展示和演示。
结论
本文介绍了如何在Matplotlib中并列绘制两个Seaborn lmplots。通过准备数据、绘制单个lmplot以及使用subplot函数，我们可以在一个图像中展示多个不同变量的关系，从而更好地理解数据并进行可视化分析。在实际应用中，我们可以根据需要对代码进行修改和定制，以达到更好的可视化效果。