Seaborn教程：如何添加带新图例的基准点

首先修正原数据代码里的拼写错误（peopleBased应为peopleBasedline），然后修改绘图代码，把BaseLine点加入图表并更新图例逻辑，完整代码如下：

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

# 数据部分（修正拼写错误）
people = [['PeopleA', 157.7, 55.8, 22.4, 'A'],
          ['PeopleB', 163.9, 100.2, 37.3, 'B'],
          ['PeopleC', 188.4, 75, 21.1, 'A'],
         ]

peopleBasedline = [['BaseLine', 178, 70]]
  
peopledf = pd.DataFrame(people, columns=['ID', 'Height', 'Weight', 'BMI', 'type'])
peoplebaseDf = pd.DataFrame(peopleBasedline, columns=['ID', 'Height', 'Weight'])

# 绘图部分
plt.figure(figsize=(12, 9))
sns.set(style="darkgrid")
sns.color_palette("mako", as_cmap=True)

# 绘制主数据散点图
axes = sns.scatterplot(
    data=peopledf, x="Height", y="Weight", hue="ID", size="BMI", sizes=(50, 500), legend="auto")

# 添加BaseLine点：指定ID作为hue以加入颜色图例，设置固定大小
sns.scatterplot(
    data=peoplebaseDf, x="Height", y="Weight", hue="ID", s=300, 
    marker='X', legend="auto", ax=axes)

# 图例拆分并置于外侧：更新颜色项数量（原3个ID + BaseLine共4个）
num_of_colors = len(pd.concat([peopledf, peoplebaseDf])['ID'].unique())
handles, labels = axes.get_legend_handles_labels()
color_hl = handles[:num_of_colors], labels[:num_of_colors]
sizes_hl = handles[num_of_colors:], labels[num_of_colors:]

# 绘制颜色图例
color_leg = axes.legend(*color_hl,
                        bbox_to_anchor=(1.03, 1),
                        loc='upper left',
                        borderaxespad=0.)
# 绘制大小图例，微调位置避免重叠
sizes_leg = axes.legend(*sizes_hl,
                        bbox_to_anchor=(1.4, 1),
                        loc='upper left',
                        borderaxespad=0.)

axes.add_artist(color_leg)
# 调整右侧留白，给图例足够空间
plt.subplots_adjust(right=0.7)
plt.show()

关键修改说明： #

1. 修正数据拼写错误：原代码中创建peoplebaseDf时误用了peopleBased，改为正确的peopleBasedline，避免报错。
2. 添加BaseLine点：单独调用sns.scatterplot绘制BaseLine，指定hue="ID"让它自动加入颜色图例；用s=300设置固定大小，marker='X'可以让基准点更醒目（可选）。
3. 更新图例计数：num_of_colors改为计算所有唯一ID的数量（包含BaseLine），确保颜色图例能完整包含所有点的标识。
4. 微调图例位置：把大小图例的bbox_to_anchor调整到(1.4, 1)，同时缩小plt.subplots_adjust的right值，避免图例超出画布或重叠。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sun Hao Lun