g=sns.FacetGrid(train,col="X39",hue="X3",sharex=True, sharey=True,col_wrap=3,palette="husl") g.map(plt.scatter,"traffic", "X16",alpha=0.5,s=3)将显示到的所有字体缩小

你可以使用`rcParams`来修改Matplotlib的全局字体大小。例如，以下代码将字体大小设置为10：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.size': 10})

在你的代码中，你可以在调用`FacetGrid`之前添加上述代码行。这将修改全局字体大小，并在后续绘图中使用新的字体大小。

相关问题

g = sns.FacetGrid(unpaid, col="下单入口", hue="短信催款次数", sharex=True, sharey=True, col_wrap=2, palette="husl", height=6, aspect=1.5)有两列图，如何把plt.axvline(x=2, color='r', linestyle='--')放进两列图里

你可以使用 FacetGrid 对象的 `map()` 方法来对每个子图进行绘制。因此，你可以将 `plt.axvline()` 包装成一个函数，然后使用 `map()` 方法将这个函数映射到 FacetGrid 对象的每个子图上。

具体实现方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 定义绘制垂直线的函数
def draw_vline(x, color='r', linestyle='--'):
    plt.axvline(x=x, color=color, linestyle=linestyle)

g = sns.FacetGrid(unpaid, col="下单入口", hue="短信催款次数", sharex=True, sharey=True, col_wrap=2, palette="husl", height=6, aspect=1.5)
g.map(plt.scatter, "逾期", '需付金额', alpha=0.7, s=30)

# 对每个子图绘制垂直线
g.map(draw_vline, "下单入口", x=2, color='r', linestyle='--')
g.map(draw_vline, "下单入口", x=9, color='r', linestyle='--')
g.map(draw_vline, "下单入口", x=16, color='r', linestyle='--')

g.add_legend()

在这个例子中，我们定义了一个名为 `draw_vline()` 的函数，用于在子图中绘制垂直线。然后，我们使用 `map()` 方法将这个函数映射到 FacetGrid 对象的每个子图上，同时传入需要绘制垂直线的位置 `x` 和其他参数。最后，我们调用 `add_legend()` 方法添加图例。

如何把plt.xticks(rotation=90)应用在g=sns.FacetGrid(finished,col="下单入口",hue="是否预付订单",sharex=True, sharey=True,col_wrap=2,palette="husl",height=6,aspect=2) g.map(plt.scatter,"用车时间_ymd",'乘客付款金额',alpha=0.7,s=24)

要将 `plt.xticks(rotation=90)` 应用于 FacetGrid，可以在 `g.map()` 方法中添加一个函数，用于设置 x 轴标签的旋转角度。

以下是一个示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载示例数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 创建 FacetGrid
g = sns.FacetGrid(tips, col="day", height=4, aspect=0.8)

# 绘制散点图
g.map(plt.scatter, "total_bill", "tip")

# 设置 x 轴标签旋转角度
def rotate_x_labels(*args, **kwargs):
    plt.xticks(rotation=90)

g.map(rotate_x_labels)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先加载了 seaborn 的示例数据集 tips，并创建了一个 FacetGrid，用于在每个子图中绘制 total_bill 和 tip 之间的散点图。然后，我们定义了一个函数 `rotate_x_labels()`，用于设置 x 轴标签的旋转角度，然后在 `g.map()` 方法中调用这个函数。最后，我们使用 `plt.show()` 显示图形。

你可以根据需要调整 `rotate_x_labels()` 函数中的旋转角度，以达到最终想要的效果。