如何用Seaborn为散点图添加异色数据点或修改最后一个点颜色？

先看你的原代码（注意补充了缺失的matplotlib导入，否则代码会报错）：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
grid = sns.JointGrid(iris.petal_length, iris.petal_width, space=0, size=6, ratio=50)
grid.plot_joint(plt.scatter, color="g")

方案一：添加坐标为[3, 0.05]的红色数据点 #

只需要在原代码绘制完绿色散点后，单独用plt.scatter()绘制这个指定坐标的点，设置颜色为红色即可，还可以调整点的大小让它更显眼：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
grid = sns.JointGrid(iris.petal_length, iris.petal_width, space=0, size=6, ratio=50)
grid.plot_joint(plt.scatter, color="g")
# 添加指定坐标的红色数据点
plt.scatter(3, 0.05, color='red', s=100)  # s参数控制点的大小，数值越大点越明显
grid.show()

方案二：将数据集中的最后一个点改为红色 #

我们可以把数据集拆成两部分：前149个点（保持绿色）和最后1个点（设为红色），分别绘制到JointGrid上：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
grid = sns.JointGrid(iris.petal_length, iris.petal_width, space=0, size=6, ratio=50)
# 绘制前149个绿色点
grid.plot_joint(plt.scatter, color="g", data=iris.iloc[:-1])
# 绘制最后一个红色点
plt.scatter(iris.petal_length.iloc[-1], iris.petal_width.iloc[-1], color='red', s=100)
grid.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JOR_1974