如何在seaborn绘制的ECDF图中使用markers标记区分不同数据系列

因为seaborn.ecdfplot在0.11.2版本不原生支持markers、style参数，可通过以下两种方式实现需求：

方法1：手动计算ECDF值后使用lineplot绘制 #

该方案直接利用lineplot原生的标记支持能力，先按分组计算各数据点的ECDF值，再调用lineplot绘图即可，示例代码如下：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 加载企鹅数据集
penguins = sns.load_dataset('penguins').dropna(subset=['bill_length_mm', 'species'])

# 按物种分组计算ECDF值
penguins = penguins.sort_values(['species', 'bill_length_mm'])
penguins['ecdf'] = penguins.groupby('species').cumcount() / penguins.groupby('species').transform('count')['bill_length_mm']

# 用lineplot绘制带标记的ECDF图
sns.lineplot(
    data=penguins, 
    x='bill_length_mm', 
    y='ecdf', 
    hue='species',
    style='species',
    markers=True,
    linewidth=2
)

方法2：在原有ecdfplot基础上追加标记 #

如果不想修改原有ECDF计算逻辑，可直接获取ecdfplot返回的坐标系对象，遍历其中的线条元素单独设置标记属性，示例代码如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

penguins = sns.load_dataset('penguins')
ax = sns.ecdfplot(data=penguins, x="bill_length_mm", hue="species")

# 定义不同物种对应的标记样式
markers = ['o', 's', '^']
# 遍历每条ECDF线添加标记
for line, marker in zip(ax.lines, markers):
    line.set_marker(marker)
    # 可调整标记密度、大小等属性
    line.set_markevery(10)
    line.set_markersize(6)

plt.show()

两种方案均兼容seaborn 0.11.2版本，方法2的改动量最小，仅需在原有代码基础上追加几行标记配置逻辑即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lucas Aimaretto