并排绘制两个图（seaborn 和子图）

Question

我需要 plot 两个并排的图。 这是我感兴趣的数据集中的列。

X
1
53
12
513
135
125
21
54
1231

我做了

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
mean = df['X'].mean()
    
fig, ax =plt.subplots(1,2)
sns.displot(df, x="X", kind="kde", ax=ax[0]) # 1st plot
plt.axvline(mean, color='r', linestyle='--') # this add just a line on the previous plot, corresponding to the mean of X data
sns.boxplot(y="X", data=df, ax=ax[2]) # 2nd plot

但我有这个错误： IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2 ，所以使用子图是错误的。

Answer 1

sns.boxplot(..., ax=ax[2])应该使用ax=ax[1]因为不存在ax[2] 。

sns.displot是图形级别的 function ，它创建自己的图形，并且不接受ax=参数。 如果只需要一个子图，可以将其替换为sns.histplot或sns.kdeplot 。

plt.axvline()使用“当前” ax 。 您可以使用ax[0].axvline()在特定的子图上绘图。 请参阅matplotlib 中使用 plot、轴或图形绘制图有什么区别？

以下代码已使用 Seaborn 0.11.1 进行了测试：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

sns.set()
df = pd.DataFrame({'X': [1, 53, 12, 513, 135, 125, 21, 54, 1231]})
mean = df['X'].mean()

fig, ax = plt.subplots(1, 2)
sns.kdeplot(data=df, x="X", ax=ax[0])
ax[0].axvline(mean, color='r', linestyle='--')
sns.boxplot(y="X", data=df, ax=ax[1])
plt.show()