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()
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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

如何调整sns.scatterplot散点图中的图例位置？

要调整Seaborn（sns）scatterplot中的图例位置，你可以使用plt.legend()函数，但Seaborn通常会自动管理图例的位置。如果你想手动控制，可以在创建scatterplot之后直接设置图例的位置。这里是一个示例：
import seaborn as sns

# 假设我们有一个数据集df
x = df['your_x_column']
y = df['your_y_column']

# 创建散点图
sns.scatterplot(x=x, y=y)

# 获取当前的图形上下文
fig, ax = plt.subplots()

# 使用**kwargs传递参数给legend()函数来改变图例的位置，比如'upper right'
# 这里假设你想把图例放在右上角
ax.legend(loc='upper right')

# 如果你已经预先存在轴（如在Scatterplot之外），可以这样操作：
# ax = plt.gca()
# ax.legend(loc='upper right')
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请注意，具体位置可能包括upper left, lower center, best（自动选择最好的位置）等选项，你可以查阅Matplotlib文档以获得完整的选项列表[^2]。

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。