Matplotlib 如何调整 seaborn pairplot 中的透明度(alpha)

当我们使用 seaborn 绘制 pairplot时，我们经常需要调整数据点或者线条的透明度，以使得图像更清晰易懂。在本文中，我们将探讨如何使用 Matplotlib 调整 seaborn pairplot 中的透明度，以使得 pairplot 绘制出更优秀的图像。

阅读更多：Matplotlib 教程

什么是 seaborn pairplot?

seaborn pairplot 提供了一种绘制多变量数据集的散点图矩阵的方法。在数据集中，如果有 n 个变量，则 pairplot 将绘制出一个 nxn 的网格，其中对角线上绘制的是每个变量的单变量分布图，非对角线上绘制的是每一对变量的二元关系图。

在 seaborn pairplot 中，我们可以设置数据点的颜色、形状、大小等属性，以及调整变量之间的关系图类型。同时，我们也可以使用 Matplotlib 提供的函数对透明度进行调整。

如何在 seaborn pairplot 中调整透明度？

在 seaborn pairplot 中调整透明度，需要使用 Matplotlib 函数 scatter 和 plot，并且需要将参数 alpha 赋一个在 [0,1] 范围内的值。

调整 scatter 中的数据点透明度

使用默认参数绘制 scatter
在绘制 scatter 时，默认的数据点透明度为 1，此时数据点完全不透明。

import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset("iris")
sns.pairplot(iris, vars=["sepal_length", "petal_length"], markers=["o", "s", "D"])

调整 scatter 中的数据点透明度

我们可以通过在调用 scatter 函数时给参数 alpha 赋值为 0.5 来调整数据点的透明度。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x=iris["sepal_length"], y=iris["petal_length"], alpha=0.5)
fig.show()

调整 plot 中的线条透明度

使用默认参数绘制 plot

在绘制 plot 时，默认的线条颜色为蓝色，宽度为1，线条透明度为 1，即线条完全不透明。

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.pairplot(tips, x_vars=["total_bill"], y_vars=["tip"], kind="reg")

调整 plot 中的线条透明度

我们可以通过在调用 plot 函数时给参数 alpha 赋值为 0.5 来调整线条的透明度。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(tips["total_bill"], tips["tip"], "o", alpha=0.5)
fig.show()

调整多个 scatter 和 plot 的透明度

使用默认参数绘制多个 scatter 和 plot

在绘制多个 scatter 和 plot 时，默认的颜色、形状、大小、线条宽度、线条颜色和透明度均为默认值。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

iris = sns.load_dataset("iris")
tips = sns.load_dataset("tips")
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))
ax[0].scatter(x=iris["sepal_length"], y=iris["petal_length"])
sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, ax=ax[1])
fig.show()

调整多个 scatter 和 plot 的透明度

我们可以通过给每个 scatter 和 plot 的参数 alpha 分别赋值来调整它们的透明度。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
tips = sns.load_dataset("tips")
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))
ax[0].scatter(x=iris["sepal_length"], y=iris["petal_length"], alpha=0.5)
sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, ax=ax[1], scatter_kws={"alpha": 0.5})
fig.show()

总结

在本文中，我们学习了如何使用 Matplotlib 调整 seaborn pairplot 中的透明度。具体来说，我们探讨了如何在 scatter 和 plot 中调整数据点和线条的透明度，以及如何在多个 scatter 和 plot 中分别调整它们的透明度。透明度的调整，可以让图像更加清晰易懂，更符合我们的需求。