как добавить различную метку или значение в заголовок графика для каждой грани

Вопрос или проблема

import pandas as pd
import numpy as np
from lets_plot import *
LetsPlot.setup_html()
import seaborn as sns
pengu = sns.load_dataset('penguins').dropna()
g = (
    ggplot(pengu, aes(x = 'body_mass_g', y = 'bill_length_mm',))
    + geom_point(aes(color="species"))
    # + geom_smooth(aes(color="species"))
    + geom_smooth(aes())
    

    + ggmarginal('tr',layer=geom_density())
    + ggmarginal('tr',layer=geom_histogram( aes(fill="species"),alpha = 0.25, size = 0.25))
    + ggmarginal('bl', size = 0.05, layer=geom_boxplot(aes(color="species"),size = 0.4,))
    
    + facet_wrap(facets=['sex','island',], format="{d} \nhow to add different text per plot?\nI need an R^2 value here")
    + labs(title="Сетка фасетов пингвинов", subtitle="яркие пингвины", caption='подпись' )

    + geom_label(x=4500, y=58, label="Как добавить разные метки \nдля каждого фасета?", size=10)
    + xlab('body_mass_g') + ylab('bill_length_mm')
    + ggsize(1500,1000)
    + theme_bw()
)
g

Ответ или решение

Для того чтобы добавить разные метки или значения заголовка на каждом фасете в библиотеке визуализации данных LetsPlot в Python, необходимо принять во внимание несколько аспектов. Ниже приведено детальное и тщательное руководство по решению этой задачи.

Шаг 1: Подготовка данных

Во-первых, перед тем как приступить к созданию графиков, убедитесь, что ваши данные корректно загружены и подготовлены. В вашем примере используется датасет penguins, который мы загружаем с помощью библиотеки seaborn.

Шаг 2: Расчёт значений R²

Значение R² (коэффициент детерминации) можно рассчитать для каждой группы данных, используемой в вашем графике. Это можно сделать, сгруппировав данные по необходимым категориям (в данном случае sex и island), а затем применив модель линейной регрессии, чтобы получить значения R².

Шаг 3: Создание фасетной сетки с помощью LetsPlot

Теперь вы можете использовать LetsPlot для визуализации ваших данных с различными заголовками для каждого фасета. Вместо того, чтобы использовать один общий заголовок, вы можете использовать функцию facet_wrap и подставить значения R² в названия.

Вот пример кода, который демонстрирует, как это реализовать:

import pandas as pd
import numpy as np
from lets_plot import *
from sklearn.linear_model import LinearRegression

LetsPlot.setup_html()
import seaborn as sns

# Загрузка данных
pengu = sns.load_dataset('penguins').dropna()

# Функция для расчета R^2
def calculate_r_squared(group):
    x = group['body_mass_g'].values.reshape(-1, 1)
    y = group['bill_length_mm'].values
    model = LinearRegression().fit(x, y)
    return model.score(x, y)

# Расчет R² для каждой группы
r_squared_values = pengu.groupby(['sex', 'island']).apply(calculate_r_squared).reset_index(name='r_squared')

# Создание графика
g = (
    ggplot(pengu, aes(x='body_mass_g', y='bill_length_mm')) +
    geom_point(aes(color="species")) +
    geom_smooth(aes()) +
    ggmarginal('tr', layer=geom_density()) +
    ggmarginal('tr', layer=geom_histogram(aes(fill="species"), alpha=0.25, size=0.25)) +
    ggmarginal('bl', size=0.05, layer=geom_boxplot(aes(color="species"), size=0.4)) +
    facet_wrap(facets=['sex', 'island'], 
               format="{d} \nR² = {r_squared}") +
    labs(title="Анализ пингвинов", subtitle="Цветные пингвины", caption='Подпись') +
    geom_label(x=4500, y=58, label="Как добавить разные метки \n для каждого фасетного графика?", size=10) +
    xlab('Масса тела (г)') + 
    ylab('Длина клюва (мм)') +
    ggsize(1500, 1000) + 
    theme_bw()
)

# Замена значений R² в заголовках фасетов
for index, row in r_squared_values.iterrows():
    g = g + geom_label(aes(label=f"R² = {row['r_squared']}", 
                            fill='species'), 
                       data=pengu[(pengu['sex'] == row['sex']) & 
                                   (pengu['island'] == row['island'])], 
                       x=4500, y=58, size=10)

g

Объяснение кода

1. Расчёт R²: Мы группируем данные по sex и island, и для каждой группы рассчитываем R² с использованием линейной регрессии.

2. Создание графика: Мы создаём график с точками и вспомогательными графиками (density и histogram), используя ggmarginal.

3. Фасетирование: Используем facet_wrap, чтобы делить график по указанным категориям.

4. Добавление R² в заголовок: После определения значений R², мы проходим по всем уникальным значениям и добавляем соответствующие метки на график.

Заключение

Следуя этим шагам, вы сможете добавить отдельные заголовки с R² для каждого фасета в графике LetsPlot. Это не только улучшит визуальную составляющую вашего анализа, но и предоставит дополнительную информацию, помогая зрителям лучше понять данные.