如何自定义Seaborn散点图中颜色分组的图例标记样式

当使用Seaborn的scatterplot同时通过hue（对应Set列）和style（对应Test_Type列）区分数据时，默认Hue分组的图例标记会沿用Style的样式。要单独将Hue分组的图例标记改为方形，同时保留Style分组的标记样式，可以通过手动修改图例元素实现，以下是完整解决方案：

完整代码 #

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

# 构造数据（修正了原数据中"Set 1 "的空格问题）
d = {'x': [1, 2, 3, 4], 
     'y': [2,4,6,8], 
     'Set': ["Set 1", "Set 1", "Set 2", "Set 2"], 
     "Test_Type": ["Direct", "Natural","Direct", "Natural"]}
df = pd.DataFrame(data=d)

# 绘制散点图并获取Axes对象
ax = sns.scatterplot(data=df, x="x", y="y", hue="Set", style="Test_Type")

# 设置坐标轴和标签
plt.axis(ymin=0)
plt.xlabel("x values")
plt.ylabel("y values")

# 获取图例的手柄和标签
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

# 筛选出Hue分组（Set）对应的图例索引
hue_label_indices = [idx for idx, label in enumerate(labels) if "Set" in label]

# 将Hue分组的图例标记改为方形（marker='s'代表方形）
for idx in hue_label_indices:
    handles[idx].set_marker('s')

# 更新图例
ax.legend(handles=handles, labels=labels)

plt.show()

关键步骤说明 #

1. 获取图例元素：通过ax.get_legend_handles_labels()获取所有图例的图形手柄和对应标签。
2. 筛选目标图例：根据标签内容识别出属于Hue分组（Set）的图例条目，避免误修改Style分组的元素。
3. 修改标记样式：遍历目标图例条目，使用set_marker('s')将标记改为方形（Matplotlib中s对应方形标记）。
4. 更新图例：用修改后的手柄和标签重新设置图例，确保样式生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者innakigc