如何更改 Seaborn 线性回归 jointplot 的线条颜色？

Seaborn 是 Python 可视化库的一种，它基于 matplotlib 进行了更高级别的封装，提供了更加便利的 API，使数据可视化更加容易。Seaborn 线性回归 jointplot 是一种图形可视化技术，它显示了两个变量的联合分布。在 jointplot 中，可以使用 Seaborn 的 regplot（回归 plot）函数进行线性拟合，这是一种在其它绘图方式中经常使用的方法。但是，有时候我们需要调整线性回归 jointplot 的线条颜色。

以下将介绍如何更改 Seaborn 线性回归 jointplot 的线条颜色。

阅读更多：Python 教程

方法一：使用 regplot 函数

使用 Seaborn 的 regplot() 函数可以轻松地完成线性回归 jointplot 的绘制，并在此基础上修改线条颜色。

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips).plot_joint(
    sns.regplot, scatter=False, color='g')

在上述代码中，我们使用 sns.regplot() 函数绘制回归线。 通过设置 scatter=False，不绘制散点图，只绘制回归线。 并设置 color=’g’ 指定线条颜色。

方法二：设置 Seaborn 风格

Seaborn 提供了 5 种可用的绘图风格，分别是：“darkgrid”，“whitegrid”，“dark”，“white”，“ticks”。您可以通过设置 Seaborn 的风格来更改线性回归 jointplot 的线条颜色。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_style("darkgrid")
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="reg")
plt.show()

在上述代码中，我们使用 sns.set_style() 函数设置风格，”darkgrid” 表示黑色网格，其他可用风格为：”whitegrid”, “dark”, “white”, “ticks”。所有这些样式都对线性回归 jointplot 的线条颜色进行了标准化。 如需自定义颜色，请使用方法一。

方法三：使用 matplotlib 更改颜色

可以使用 matplotlib 库的 plt.plot() 函数，来手动更改线性回归 jointplot 的线条颜色。通过 matplotlib 实现自定义颜色的功能。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
sns.set_style("white")
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, color="r", kind="reg")
plt.plot(np.arange(0, 60, 0.1), np.arange(0, 60, 0.1), color='g', linewidth=2)

在上述代码中，我们首先使用 sns.set_style() 函数设置 Seaborn 的风格；然后使用 sns.jointplot() 函数绘制联合曲线，并将 color=’r’ 设置为红色。接下来，我们使用额外的 plt.plot() 函数自定义颜色，并将投影线的颜色设置为绿色。 您可以使用此方法自定义任何颜色（包括内部散点图和 x-y 轴）。

注：您可以使用 plt.gca() 函数获取当前的图形窗口。

ax = plt.gca()
ax.patch.set_facecolor('white')

结论

通过使用 Seaborn 的 regplot() 函数、设置 Seaborn 的风格、使用 matplotlib 更改颜色等方法，我们可以简单地修改 Seaborn 线性回归 jointplot 的线条颜色。无论您需要自定义颜色，还是使用内置 Seaborn 风格，这些方法都可以帮助您快速轻松地创建美丽的可视化图形。