如何更改 seaborn 散点图中的标记大小

您可以使用scatterplot()函数中的s参数来调整海洋散点图中标记的大小：

 import seaborn as sns

sns. scatterplot (data=df, x=' x_var ', y=' y_var ', hue=' group_var ', s= 20 )

为 s 参数提供的值越大，绘图点就越大。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：更改 Seaborn 点云中的标记大小

假设我们有以下 pandas DataFrame，其中包含有关两个不同零售商店连续五天的销售额的信息：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
                   ' store ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A',
                             'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' sales ': [3, 3, 5, 4, 7, 6, 8, 9, 12, 13]})

#view DataFrame
print (df)

   day store sales
0 1 To 3
1 2 To 3
2 3 To 5
3 4 A 4
4 5 A 7
5 1 B 6
6 2 B 8
7 3 B 9
8 4 B 12
9 5 B 13

我们可以使用 Seaborn 中的scatterplot()函数创建一个散点图，显示每个商店每天的销售额。

 import seaborn as sns

#create scatterplot with default marker size
sns. scatterplot (data=df, x=' day ', y=' sales ', hue=' store ')

我们可以使用s参数来增加图中点的大小：

 import seaborn as sns

#create scatterplot with increased marker size
sns. scatterplot (data=df, x=' day ', y=' sales ', hue=' store ', s= 200 ) 

请注意，点大小已增加。

然而，图例中的点的大小保持不变。

要增加图例中点的大小，您可以在 matplotlib legend()函数中使用Markerscale参数：

 import matplotlib. pyplot as plt
import seaborn as sns

#create scatterplot with increased marker size
sns. scatterplot (data=df, x=' day ', y=' sales ', hue=' store ', s= 200 )

#increase marker size in legend
plt. legend (markerscale= 2 )

请注意， Markerscale的默认值为 1。

通过增加此值，您可以更改最初绘制的标记的大小。

请随意使用s参数和Markerscale参数，使散点图中的点达到您想要的确切大小。

其他资源

以下教程解释了如何在 Seaborn 中执行其他常见任务：

如何为 Seaborn 绘图添加标题
如何更改 Seaborn 中的字体大小
如何更改 Seaborn 中图例的位置