Como alterar manualmente os rótulos de marca dos gráficos de margem em um lote comum Seaborn

Question

Mar 16, 2018, 06:55 PM

seaborn matplotlib python jupyter-notebook data-science

Como alterar manualmente os rótulos de marca dos gráficos de margem em um lote comum Seaborn

Estou tentando usar uma escala de log como a margem traça para o meu lote comum marítimo. Estou usando set_xticks () e set_yticks (), mas minhas alterações não aparecem. Aqui está o meu código abaixo e o gráfico resultante:

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd

tips = sns.load_dataset('tips')
female_waiters = tips[tips['sex']=='Female']

def graph_joint_histograms(df1):
    g=sns.jointplot(x = 'total_bill',y = 'tip', data = tips, space = 0.3,ratio = 3)
    g.ax_joint.cla()
    g.ax_marg_x.cla()
    g.ax_marg_y.cla()

    for xlabel_i in g.ax_marg_x.get_xticklabels():
        xlabel_i.set_visible(False)
    for ylabel_i in g.ax_marg_y.get_yticklabels():
        ylabel_i.set_visible(False)

    x_labels = g.ax_joint.get_xticklabels()
    x_labels[0].set_visible(False)
    x_labels[-1].set_visible(False)

    y_labels = g.ax_joint.get_yticklabels()
    y_labels[0].set_visible(False)
    y_labels[-1].set_visible(False)

    g.ax_joint.set_xlim(0,200)
    g.ax_marg_x.set_xlim(0,200)

    g.ax_joint.scatter(x = df1['total_bill'],y = df1['tip'],data = df1,c = 'y',edgecolors= '#080808',zorder = 2)
    g.ax_joint.scatter(x = tips['total_bill'],y = tips['tip'],data = tips, c= 'c',edgecolors= '#080808')

    ax1 =g.ax_marg_x.get_axes()
    ax2 = g.ax_marg_y.get_axes()
    ax1.set_yscale('log')
    ax2.set_xscale('log')

    ax1.set_yscale('log')
    ax2.set_xscale('log')

    ax2.set_xlim(1e0, 1e4)
    ax1.set_ylim(1e0, 1e3)
    ax2.xaxis.set_ticks([1e0,1e1,1e2,1e3])
    ax2.xaxis.set_ticklabels(("1","10","100","1000"), visible = True)


    plt.setp(ax2.get_xticklabels(), visible = True)
    colors = ['y','c']
    ax1.hist([df1['total_bill'],tips['total_bill']],bins = 10, stacked=True,log = True,color = colors, ec='black')

    ax2.hist([df1['tip'],tips['tip']],bins = 10,orientation = 'horizontal', stacked=True,log = True,color = colors, ec='black')
ax2.set_ylabel('')

Qualquer idéia será muito bem vinda.

Aqui está o gráfico resultante:

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