seaborn的swarmplot可以调整点的marker形状吗？

Can the swarmplot of seaborn adjust the marker shape of points?

• 我使用 seaborn 中的 swarmplot 函数来绘制类别散点图。但我在每个类别中有两种类型的点。所以我希望可以将不同类型的点设置为不同的标记。

  seaborn的swarmplot可以调整点的标记形状吗？或者我可以使用其他工具

• 我只发现swarmplot的文档中可以调整参数标记的大小。我尝试使用色调。但是当我使用色调时，所有类别都代表相同的颜色。那不是我的主意。

3.

# plot the manhattan map

snsplt =sns.swarmplot(x=scale,y=distance,marker='o')

plt.tick_params(labelsize=12)

# plot the significant line





bin = np.arange(-0.2,5.2,0.2)

y = np.full((len(bin),),distance[p_minsignIndex])

snsplt = sns.lineplot(x=bin,y=y)

plt.show()

import seaborn as sns

import numpy as np



tips['bigness'] = np.where(tips['total_bill']>15, 'big', 'small')

sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", hue="bigness", data=tips, palette="Paired", hue_order=["small","big"])

图片是我的草稿。

我希望线条上方的圆圈是实心圆圈，而线条下方的圆圈是空心圆圈。

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鉴于您展示的情节，您似乎有两个类别同时发生：

1) 沿轴的位置表示一个类别——我称之为cat1；和，

2) 每个类别中的变化，这就是您希望通过标记显示的内容——我称之为 cat2.

到目前为止，将这两个类别一起显示的最简单方法是使用 seaborn 提供的工具来执行此操作。具体来说，在您的绘图中，您以两种不同的方式识别 cat1：首先通过其沿 x 轴的位置，其次通过颜色。所以想法是使用 cat1 的位置和 cat2 的颜色。此外，您在下面的评论中提到您想使用标记来显示统计显着性，所以我选择了一个做得很好的调色板。这是从 seaborn 文档中获取的示例，但经过修改以显示显着性阈值(根据您的要求)：

# plot the manhattan map

snsplt =sns.swarmplot(x=scale,y=distance,marker='o')

plt.tick_params(labelsize=12)

# plot the significant line





bin = np.arange(-0.2,5.2,0.2)

y = np.full((len(bin),),distance[p_minsignIndex])

snsplt = sns.lineplot(x=bin,y=y)

plt.show()

import seaborn as sns

import numpy as np



tips['bigness'] = np.where(tips['total_bill']>15, 'big', 'small')

sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", hue="bigness", data=tips, palette="Paired", hue_order=["small","big"])



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