Seaborn在x轴刻度上给出了错误的值？

Question

在Matplotlib下面的代码中，正确的范围是5.0到10.0，为什么Seaborn与众不同？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
from matplotlib import ticker

sns.set()

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)

x = np.linspace(5, 10)
y = x ** 2

sns.barplot(x, y, ax=ax1)
ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5))
ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%.2f'))

ax2.bar(x, y, width = 0.1)
ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5))
ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%.2f'))

plt.show()

Answer 1

Seaborn的barplot是分类情节。这意味着它将条形图放置在连续的整数位置（0,1，... N-1）。因此，如果您有N条，则轴的范围为-0.5至N-0.5。

没有办法告诉Seaborn将条形图放置在不同的位置。但是您当然可以伪造标签以使其看起来像这样。例如。用x中的值标记第5个小节：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
from matplotlib import ticker

sns.set()

fig, ax = plt.subplots()

x = np.linspace(5, 10)
y = x ** 2

sns.barplot(x, y, ax=ax)
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator(np.arange(0, len(x), 5)))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(x[::5]))
ax.tick_params(axis="x", rotation=90)

plt.tight_layout()
plt.show()

相反，可以使用matplotlib绘制分类图。为此，需要绘制字符串。

ax.bar(x.astype(str), y)
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator(np.arange(0, len(x), 5)))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(x[::5]))
ax.tick_params(axis="x", rotation=90)

如果要使用数字条形图，即每个条形图在x的轴位置处的图，则需要使用matplotlib。这也是问题中显示的默认情况，条形图的范围在5到10之间。在这种情况下，应确保条形图的宽度小于连续x个位置之间的差。

ax.bar(x, y, width=np.diff(x).mean()*0.8)
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FormatStrFormatter('%.2f'))
ax.tick_params(axis="x", rotation=90)