Matplotlib 在seaborn jointplot中自定义坐标轴标签

介绍

Seaborn是一个基于matplotlib的Python可视化库，它为广大用户提供了简易、美观又实用的可视化方案，涵盖了各种统计图表、颜色主题等多种可视化风格。但是，当我们在使用jointplot绘制联合分布图时，它有时不能满足我们的需求，例如坐标轴标签的自定义，因此需要使用Matplotlib来进行自定义。

seaborn jointplot

jointplot是Seaborn库中的一个主要函数，用于绘制联合分布图。联合分布图是指展示两个变量之间的分布情况，同时显示它们之间的联合关系，一般让人们更直观地了解数据间的关联程度。

下面是使用jointplot函数绘制联合分布图的代码：

import seaborn as sns
sns.set()
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="scatter")

运行上面的代码后，我们可以得到一个散点图。在该散点图坐标轴上，变量的名称是自动生成的，但有时候这些变量名称可能不符合我们的需求，因此我们需要使用Matplotlib来自定义坐标轴标签。

Matplotlib自定义坐标轴标签

Matplotlib是Python中最常用的可视化库之一，它可以用于创建各种数据图表。下面我们将介绍如何使用Matplotlib自定义联合分布图的坐标轴标签。

Step 1: 获取联合分布图对象

我们需要首先获取联合分布图对象，然后再修改该对象的属性。我们可以使用如下代码来获取联合分布图对象：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set()
tips = sns.load_dataset("tips")

g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="scatter")
ax_joint = g.ax_joint

上面的代码中，我们首先使用jointsplot的函数创建一个联合分布图对象g，然后通过g.ax_joint来获取联合分布图对象的坐标轴属性ax_joint，以便后续自定义坐标轴标签。

Step 2: 修改坐标轴标签

接下来我们就可以开始修改坐标轴标签了。在Matplotlib中，我们可以使用set_xlabel和set_ylabel函数来修改x轴和y轴的标签。比如下面的代码就将x轴和y轴的标签修改为”Total Bill”和”Tip”：

ax_joint.set_xlabel("Total Bill")
ax_joint.set_ylabel("Tip")

最后，我们可以调用plt.show()来展示最终的联合分布图。

plt.show()

完整代码

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set()
tips = sns.load_dataset("tips")

g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="scatter")
ax_joint = g.ax_joint
ax_joint.set_xlabel("Total Bill")
ax_joint.set_ylabel("Tip")

plt.show()