Несколько графиков гистограмм с Seaborn

Question

Графики с помощью matplotlib Я получаю эту модель из 4 гистограмм:

Используя Seaborn, я получаю точный график, который мне нужен, но не могу повторить его, чтобы получить 4 за раз:

Я хочу получить 4 графика морского происхождения (изображение 2) в формате изображения 1 (4 за один раз с вычислениями, которые я сделал с морским рогом).

Мой код seaborn следующий:

import os
import re  
import time
import ipdb
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
path_file = os.path.join(BASE_DIR, 'camel_product_list.csv')

gapminder = pd.read_csv(path_file)
print(gapminder.head())
df = gapminder
sns.distplot(df['average_histogram_ssim'], hist=True, kde = False, label='All values')
df = gapminder[gapminder.color == 'green']
# sns.distplot(df['lifeExp'], hist = True, kde = True, label='Only Matches')
sns.distplot(df['average_histogram_ssim'], hist_kws={"histtype": "step", 
                            "linewidth": 3,
                            "alpha": 1, "color": "b"} , 
                            kde = False, label='Only Matches')
# Plot formatting
plt.legend(prop={'size': 12})
plt.title('ratio_image SSIM')
plt.xlabel('Data Range')
plt.ylabel('Density') 
plt.show()

Имена столбцов информационного кадра:

'ratio_text','ratio_image', 'ratio_hist', 'ratio_sub', 'color'

Я использую цветной столбец в качестве фильтра .

Как я могу получить 4 морских графика для ratio_text ',' ratio_image ',' ratio_hist ',' ratio_sub ', , отфильтрованных по всем цветам и зеленому цвету?

Answer 1

Сначала определите свою сетку вспомогательных участков и назначьте ее четыре оси массиву ax:

fig, ax = plt.subplots(2, 2)

Теперь вы можете передать оси, на которые хотите построить, функцию построения морских линий с помощью ax аргумент ключевого слова, например, для первого графика:

sns.distplot(df['average_histogram_ssim'], hist=True, kde=False, label='All values', 
             ax=ax[0, 0])

То же самое с ax=ax[0, 1] для верхнего правого графика и т. д.