Python 同时绘制多个联合分布图

Seaborn的jointplot（官方文档）提供了一个较为方便的绘制联合分布的方法，但是它的封装程度较高，在有一些特殊的需求时调整起来很不方便。比如我的需求是要在画布上同时绘制多张联合分布图，在一个联合分布内还要展示多种不同的分布形式，此外还有对图像的边框，线型等样式的调整等等。因此，为了满足上面的几个需求，使用Matplotlib来实现应该更加方便直观且易于扩展一些。

首先导入必要的包

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

然后以网格的方式在画布上分割出多个绘图子区域。

fig = plt.figure(figsize=(18, 6))
gs = GridSpec(4, 14)
ax1_xy, ax1_x, ax1_y = fig.add_subplot(gs[1:4, 0:3]), fig.add_subplot(gs[0, 0:3]), fig.add_subplot(gs[1:4, 3])
ax2_xy, ax2_x, ax2_y = fig.add_subplot(gs[1:4, 5:8]), fig.add_subplot(gs[0, 5:8]), fig.add_subplot(gs[1:4, 8])
ax3_xy, ax3_x, ax3_y = fig.add_subplot(gs[1:4, 10:13]), fig.add_subplot(gs[0, 10:13]), fig.add_subplot(gs[1:4, 13])

编写一个函数来设置绘图区域的样式，主要是隐藏一些刻度和边框让整体看起来不要过于凌乱。

def set_ax(ax: plt.axes, xy: tuple, tblr: tuple, label_xy: bool, title: str):
    """
    设置绘图区域ax的样式
    :param ax: 绘图区域
    :param xy: (bool, bool) 控制x和y轴的刻度是否可见
    :param tblr:  (bool, bool, bool, bool)  控制上下左右的边框是否可见
    :param label_xy: bool 控制是否显示x和y轴的标签
    :param title: str 绘图区域的标题
    :return: 0
    """
    if title:
        ax.set_title(title)
    if label_xy:
        ax.set_xlabel('X')
        ax.set_ylabel('Y')
    ax.tick_params(bottom=False, top=False, left=False, right=False)  # 隐藏刻度间隔线
    ax.axes.xaxis.set_visible(xy[0])  # 设置刻度
    ax.axes.yaxis.set_visible(xy[1])  # 设置刻度
    drc = ['top', 'bottom', 'left', 'right']
    for idx in range(4):
        ax.spines[drc[idx]].set_visible(tblr[idx])
    return 0

使用一下看看效果。

set_ax(ax1_xy, (1, 1), (0, 1, 1, 0), True, '')
set_ax(ax1_x, (0, 0), (0, 1, 0, 0), False, '(a)')
set_ax(ax1_y, (0, 0), (0, 0, 1, 0), False, '')

最后就是用数据画图了，其中有个额外的操作是使用了zorder参数设置了散点图和KDE图的前后层次。

x1, y1 = np.random.random(100), np.random.random(100)  # 生成红色数据点
x2, y2 = np.random.random(100)+0.2, np.random.random(100)+0.1  # 生成绿色数据点
sns.kdeplot(x1, y1, ax=ax1_xy, color='r', zorder=10)  # 绘制红色数据的联合KDE图
ax1_xy.scatter(x2, y2, marker='.', color='g', zorder=30)  # 绘制绿色数据的散点图
sns.kdeplot(x=x1, ax=ax1_x, color='r')  # 绘制红色数据x的KDE图
sns.kdeplot(y=y1, ax=ax1_y, color='r')
sns.kdeplot(x=x2, ax=ax1_x, color='g')
sns.kdeplot(y=y2, ax=ax1_y, color='g')

剩下的部分如法炮制就可以了。