где я могу найти подробное определение этого параметра 'joint_kws' в функции jointplot в seaborn или matplotlib в Python?

Question

Ниже приведено описание этой функции:

def jointplot(x, y, data=None, kind="scatter", stat_func=stats.pearsonr,
          color=None, size=6, ratio=5, space=.2,
          dropna=True, xlim=None, ylim=None,
          joint_kws=None, marginal_kws=None, annot_kws=None, **kwargs)

, а ниже приведено описание нескольких последних параметров:

{joint, marginal, annot}_kws : dicts, optional
    Additional keyword arguments for the plot components.
kwargs : key, value pairings
    Additional keyword arguments are passed to the function used to
    draw the plot on the joint Axes, superseding items in the
    ``joint_kws`` dictionary.

В документе упоминается, что я могу передатьв словаре, подобном «joint_kws» или «marginal_kws», чтобы контролировать сюжет, но где вы можете найти определение и использование этих словарей?Я не видел это в официальной документации.Кто может мне помочь?ТНХ!

Answer 1

Как сказано в документации, эти словари передаются в функцию построения графиков, используемую для построения либо на осях соединения, либо на краевых осях. Таким образом, фактические ключи, которые необходимо передать, зависят от типа вашей работы.

Например,

, если вы делаете jointplot(..., kind="kde", ...), тогда Seaborn будет использовать sns.kdeplot() для построения графиков на осях соединения, и поэтому любой аргумент, который может быть передан этой функции, может быть предоставлен в joint_kws=. Глядя на определение sns.kdeplot(), я вижу, что могу передать аргумент shade= («Если True, затенение в области под кривой KDE (или рисование с заполненными контурами, когда данные двумерные) "), поэтому я могу передать этот аргумент в словаре joint_kws:

iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.jointplot("sepal_width", "petal_length", data=iris,kind="kde",
                  space=0, color="g", joint_kws=dict(shade=False))

Если бы я запустил sns.jointplot(..., kind='scatter',...), то Морской Борн использовал бы plt.scatter(), чтобы нарисовать реальный сюжет. Я могу посмотреть на определение pyplot.scatter() и посмотреть, какие ключи я могу использовать в своем словаре:

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='scatter', joint_kws=dict(marker='D', s=50))