Seaborn lmplot 標注相關性

Question

如何在lmplot中注釋文本？ 我想顯示“petal_length”與 iris 數據集中其他特征之間的相關性，所以我用lmplot繪制了回歸圖。

import seaborn as sns
import pandas as pd

df = sns.load_dataset('iris')
melt = pd.melt(df, id_vars=['species','petal_length'], value_vars=['sepal_length','sepal_width', 'petal_width'])
sns.lmplot(data=melt, x='value', y='petal_length', col='variable', sharey=False, sharex=False)

但是，我不知道如何注釋相關值。 我可以用一個regplot做到這一點，就像這樣：

from scipy.stats import spearmanr

r, pvalue = spearmanr(df['sepal_length'], df['petal_length'])
sns.regplot(data=df, x='sepal_length', y='petal_length', label=f'Spearman = {r:.2f}')
plt.legend()

lmplot返回一個 FacetGrid，所以我必須在每個軸上注釋文本。 如何注釋FacetGrid上的值列表？

spearman = []
for feature in ['sepal_length','sepal_width', 'petal_width']:
    r, pvalue = spearmanr(df['petal_length'], df[feature])
    spearman.append(r)
print(spearman)

[0.8818981264349859，-0.30963508601557777，0.9376668235763412]

Answer 1

您可以遍歷軸，計算 r 值並將其添加到圖例中：

import seaborn as sns
import pandas as pd
from scipy.stats import spearmanr
from matplotlib import pyplot as plt

df = sns.load_dataset('iris')
melt = pd.melt(df, id_vars=['species', 'petal_length'], value_vars=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_width'])
g = sns.lmplot(data=melt, x='value', y='petal_length', col='variable', sharey=False, sharex=False)

for ax, feature in zip(g.axes.flat, g.col_names):
    r, pvalue = spearmanr(df['petal_length'], df[feature])
    ax.collections[0].set_label(f'Spearman = {r:.2f}')
    ax.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

PS：除了創建圖例，您還可以更新標題，例如。

ax.set_title(ax.get_title() + f', r={r:.2f}')