sns.散点图 legend

好的，如果需要添加图例，可以在 `sns.scatterplot()` 函数中加入 `legend=True` 参数，示例代码如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用 Seaborn 自带的数据集 iris
iris = sns.load_dataset('iris')

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=iris, legend=True)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们在 `sns.scatterplot()` 函数中加入了 `legend=True` 参数，这样就会显示出图例。图例中会显示出所有不同颜色所代表的数据类别。如果想要修改图例的位置，可以在 `sns.scatterplot()` 函数中加入 `legend_loc` 参数，比如 `legend_loc='upper right'`，表示将图例放置在图形的右上角。

相关问题

如何将sns.regplot绘制的散点图组合并排到一起

您可以使用Seaborn中的FacetGrid功能来实现这个目的。首先，您需要创建一个FacetGrid对象，指定您的数据，然后使用map函数将sns.regplot作为绘图函数映射到FacetGrid上，最后使用add_legend函数添加一个图例。

下面是一个简单的示例代码：

import seaborn as sns

# 创建FacetGrid对象
g = sns.FacetGrid(data, col='category', height=4)

# 在FacetGrid上绘制散点图
g.map(sns.regplot, 'x', 'y')

# 添加一个图例
g.add_legend()

其中，data是您的数据，'category'是您要区分的类别列，'x'和'y'是您要绘制的变量列。您可以根据自己的数据和需求进行调整。

sns.scatterplot设置hue属性的little的位置

在seaborn的scatterplot中，hue参数用于指定分类变量的名称，它将根据此变量的值对数据进行分组，并使用不同的颜色来表示不同的组。如果hue变量具有多个值，则可以使用参数hue_order来指定其显示的顺序。

如果您想要调整hue变量的位置，可以使用legend()函数来设置图例的位置。legend()函数接受一个loc参数，用于指定图例的位置。以下是一个示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="sex", data=tips)

# 将图例放置在右下角
plt.legend(loc='lower right')

plt.show()

在这个例子中，我们使用seaborn的scatterplot函数绘制了一个散点图，并使用参数hue指定了分类变量的名称。然后，我们使用legend()函数将图例放置在右下角。可以使用不同的位置字符串来指定图例的位置。例如，'upper left'、'center'、'lower right'等。