如何将两个不同颜色的seaborn jointplot合并到同一画布

sns.jointplot每次调用都会自动创建新的Figure对象，所以你之前的代码会生成两张独立图。要把两个数据集的jointplot内容合并到同一画布，需要用Seaborn的JointGrid（jointplot的底层实现类）来手动构建绘图。

实现步骤 #

• 初始化JointGrid对象，指定x、y轴对应的列名；
• 分别调用plot_joint和plot_marginals方法，叠加两个数据集的散点图和边缘分布；
• 添加图例区分不同数据集，最后显示图形。

示例代码 #

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化JointGrid，基于df的列定义坐标轴
g = sns.JointGrid(x=column_headers[4], y=column_headers[6], data=df)

# 绘制第一个数据集（df）的散点图和边缘直方图
g.plot_joint(sns.scatterplot, data=df, color="blue", label="df")
g.plot_marginals(sns.histplot, data=df, color="blue", alpha=0.5)

# 绘制第二个数据集（typesatt[0]）的散点图和边缘直方图
g.plot_joint(sns.scatterplot, data=typesatt[0], color="red", label="typesatt[0]")
g.plot_marginals(sns.histplot, data=typesatt[0], color="red", alpha=0.5)

# 添加图例
g.ax_joint.legend()

# 展示图形
plt.show()

可选调整 #

• 如果想用密度图代替直方图，把sns.histplot换成sns.kdeplot即可；
• 调整alpha参数可以让边缘分布的叠加效果更清晰；
• 可以通过g.set_axis_labels()自定义坐标轴标签。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abdelrahman Darwish