如何在seaborn的stripplot等分类图中按分类列指定marker样式

方案1：升级seaborn到0.12.0及以上版本（最简便） #

0.12.0之后的seaborn版本中，stripplot、catplot原生支持style参数映射marker样式，直接传入参数即可正常运行：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")
# 直接用catplot指定kind为strip
sns.catplot(
    x="day", y="total_bill", hue="time", style="sex",
    kind="strip", jitter=True, data=tips
)
plt.show()

升级seaborn命令：
pip install --upgrade seaborn

方案2：基于scatterplot手动添加抖动（兼容性最好） #

如果不想升级依赖，可以手动给x轴分类变量添加随机抖动，用原生支持style参数的scatterplot实现完全等效的效果：

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

tips = sns.load_dataset("tips")
x_col = "day"
# 分类转数值编码
x_cats = tips[x_col].unique()
x_map = {cat: idx for idx, cat in enumerate(x_cats)}
# 生成带抖动的x坐标，抖动幅度和stripplot默认一致
tips["x_jitter"] = tips[x_col].map(x_map) + np.random.uniform(-0.2, 0.2, size=len(tips))

# 绘制散点图，同时映射颜色和marker样式
sns.scatterplot(x="x_jitter", y="total_bill", hue="time", style="sex", data=tips)
# 还原x轴刻度为分类名称
plt.xticks(ticks=range(len(x_cats)), labels=x_cats)
plt.xlabel(x_col)
plt.show()

方案3：低版本seaborn修改stripplot属性 #

如果必须使用旧版本seaborn，可以先绘制stripplot，再手动修改点的marker样式，补全图例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill", hue="time", jitter=0.2, data=tips)

# 定义分类到marker的映射规则
marker_map = {"Male": "o", "Female": "X"}
# 遍历所有点修改marker
for point, sex in zip(ax.lines, tips["sex"]):
    point.set_marker(marker_map[sex])

# 构造同时包含hue和style信息的图例
handles = []
for time_val in tips["time"].unique():
    for sex_val in tips["sex"].unique():
        # 获取对应time的颜色
        color = [h.get_color() for h in ax.legend_.legendHandles if h.get_label() == time_val][0]
        handles.append(Line2D(
            [], [], marker=marker_map[sex_val], color=color,
            linestyle="", label=f"{time_val} | {sex_val}"
        ))
ax.legend(handles=handles, title="用餐时间 | 性别")
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Devil