如何在 log-log sns.regplot 中實現直線回歸線？

Question

我正在嘗試在 Python 中重新創建用 R 創建的這個圖：

這是我得到的地方：

這是我使用的代碼：

from matplotlib.ticker import ScalarFormatter

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))

sns.regplot(x='Platform2',y='Platform1',data=duplicates[['Platform2','Platform1']].dropna(thresh=2), scatter_kws={'s':80, 'alpha':0.5})
plt.ylabel('Platform1', labelpad=15, fontsize=15)
plt.xlabel('Platform2', labelpad=15, fontsize=15)
plt.title('Sales of the same game in different platforms', pad=30, size=20)

ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
ax.set_xticks([1,2,5,10,20])
ax.set_yticks([1,2,5,10,20])
ax.get_xaxis().set_major_formatter(ScalarFormatter())
ax.get_yaxis().set_major_formatter(ScalarFormatter())
ax.set_xlim([0.005, 25.])
ax.set_ylim([0.005, 25.])

plt.show()

我想我在這里繪制的對數值背后缺少一些概念知識。 由於我沒有更改值本身而是更改了圖表的比例，因此我認為我做錯了什么。 當我嘗試改變自己的價值觀時，我沒有成功。

我想要的是像 R 圖中的那樣顯示回歸線，並在 x 和 y 軸上顯示 0。 該圖的對數性質不允許我在 x 和 y 軸上添加 0 限制。 我找到了這個 StackOverflow 條目： LINK但我無法使它工作。 也許如果有人可以改寫它，或者如果有人對如何前進有任何建議，那就太好了！

謝謝！

Answer 1

Seaborn 的regplot在線性空間（ y ~ x ）中創建一條線，或者（使用logx=True ） y ~ log(x)形式的線性回歸。 您的問題要求進行log(y) ~ log(x)形式的線性回歸。

這可以通過使用輸入數據的log調用regplot來完成。 但是，這將更改顯示數據log而不是數據本身的數據軸。 使用特殊的刻度格式器（利用值的力量），這些刻度值可以再次轉換為原始數據格式。

請注意，對set_xticks()和set_xlim()的調用都需要將它們的值轉換為日志空間才能工作。 需要刪除對set_xscale('log')的調用。

下面的代碼也改變了大部分plt. 呼叫ax. 調用，並將ax作為參數添加到sns.regplot(..., ax=ax) 。

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

sns.set()
p1 = 10 ** np.random.uniform(-2, 1, 1000)
p2 = 10 ** np.random.uniform(-2, 1, 1000)
duplicates = pd.DataFrame({'Platform1': 0.6 * p1 + 0.4 * p2, 'Platform2': 0.1 * p1 + 0.9 * p2})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))

data = duplicates[['Platform2', 'Platform1']].dropna(thresh=2)
sns.regplot(x=np.log10(data['Platform2']), y=np.log10(data['Platform1']),
            scatter_kws={'s': 80, 'alpha': 0.5}, ax=ax)
ax.set_ylabel('Platform1', labelpad=15, fontsize=15)
ax.set_xlabel('Platform2', labelpad=15, fontsize=15)
ax.set_title('Sales of the same game in different platforms', pad=30, size=20)

ticks = np.log10(np.array([1, 2, 5, 10, 20]))
ax.set_xticks(ticks)
ax.set_yticks(ticks)
formatter = lambda x, pos: f'{10 ** x:g}'
ax.get_xaxis().set_major_formatter(formatter)
ax.get_yaxis().set_major_formatter(formatter)
lims = np.log10(np.array([0.005, 25.]))
ax.set_xlim(lims)
ax.set_ylim(lims)

plt.show()

要創建jointplot類似於R中的示例（設置數字大小，使用sns.jointplot(...., height=...)圖中總是會正方形）：

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

sns.set()
p1 = 10 ** np.random.uniform(-2.1, 1.3, 1000)
p2 = 10 ** np.random.uniform(-2.1, 1.3, 1000)
duplicates = pd.DataFrame({'Platform1': 0.6 * p1 + 0.4 * p2, 'Platform2': 0.1 * p1 + 0.9 * p2})

data = duplicates[['Platform2', 'Platform1']].dropna(thresh=2)
g = sns.jointplot(x=np.log10(data['Platform2']), y=np.log10(data['Platform1']),
                  scatter_kws={'s': 80, 'alpha': 0.5}, kind='reg', height=10)

ax = g.ax_joint
ax.set_ylabel('Platform1', labelpad=15, fontsize=15)
ax.set_xlabel('Platform2', labelpad=15, fontsize=15)

g.fig.suptitle('Sales of the same game in different platforms', size=20)

ticks = np.log10(np.array([.01, .1, 1, 2, 5, 10, 20]))
ax.set_xticks(ticks)
ax.set_yticks(ticks)
formatter = lambda x, pos: f'{10 ** x:g}'
ax.get_xaxis().set_major_formatter(formatter)
ax.get_yaxis().set_major_formatter(formatter)
lims = np.log10(np.array([0.005, 25.]))
ax.set_xlim(lims)
ax.set_ylim(lims)
plt.tight_layout()
plt.show()