我想将所有 3 个seaborn 散点图合并到一个“框架”下。
plt.figure(figsize=(7,15))
plt.subplots(3,1)
sns.scatterplot(x=train['Garage Area'], y=train['SalePrice'])
plt.show()
sns.scatterplot(x=train['Gr Liv Area'], y=train['SalePrice'])
plt.show()
sns.scatterplot(x=train['Overall Cond'], y=train['SalePrice'])
plt.show()
但它创建了 5 个，根据 (7,15) 大小，前 3 个很小，但后 2 个不同。
我怀疑应该是
plt.figure(figsize=(7,15))
fig,ax = plt.subplots(3,1)
ax[0] = fig.add_subplot(sns.scatterplot(x=train['Garage Area'], y=train['SalePrice']))
#plt.show()
ax[1] = fig.add_subplot(sns.scatterplot(x=train['Gr Liv Area'], y=train['SalePrice']))
#plt.show()
ax[2] =fig.add_subplot(sns.scatterplot(x=train['Overall Cond'], y=train['SalePrice']))
plt.show()
但所有 3 个图都卡在最后 3 个图表中！
以下是一种方法：
- 创建一个包含 3 个子图的图形（3 行，1 列）
- 使用传递相应的子图
ax[0], ax[1] and ax[2]到三个独立的sns.scatterplot使用关键字的命令ax
fig, ax = plt.subplots(3, 1, figsize=(7,15))
sns.scatterplot(x=train['Garage Area'], y=train['SalePrice'], ax=ax[0])
sns.scatterplot(x=train['Gr Liv Area'], y=train['SalePrice'], ax=ax[1])
sns.scatterplot(x=train['Overall Cond'], y=train['SalePrice'], ax=ax[2])
plt.show()
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