Я хотел бы представить некоторые данные о морском рождении, которые раскрашены по классификации, чтобы проиллюстрировать кластеризацию. Я также хотел бы, чтобы данные имели линию наилучшего соответствия. Однако при установке аргумента ключевого слова hue он разбивает линию наилучшего соответствия на 3 части, по одной через каждый кластер. Иногда это может быть хорошо, но в моем случае я хочу, чтобы одна точка соответствовала моим точкам данных.
Единственное решение, которое я нашел до сих пор, - это иметь два графика: один, на котором все точки данных будут окрашены одинаково с одной линией наилучшего соответствия, а другой - на hue=classification с использованием стандартного * 1005. * и нет линии наилучшего соответствия.
вот мой код:
palette = sb.color_palette("husl", 3)
x, y = ("petal length", "petal width")
sb.relplot(x=x, y=y, data=df, hue='classification', palette=palette)
sb.lmplot(x=x, y=y, data=df, palette=palette)
plt.show()
Вторым и почти удовлетворительным решением было бы объединить эти два отдельных windows в одно целое, очень похоже на то, что возможно при использовании pyplot.sublplots() , Однако, похоже, что relplot и lmplot настолько принципиально различны, что вы не можете объединить их на одной оси.