Python – seaborn.PairGrid() 方法

先决条件： Seaborn 编程基础

Seaborn 是一个基于 matplotlib 的Python数据可视化库。它提供了一个用于绘制有吸引力和信息丰富的统计图形的高级界面。 Seaborn 帮助解决了 Matplotlib 面临的两大问题；问题是什么？

• 默认 Matplotlib 参数
• 使用数据框

随着 Seaborn 对 Matplotlib 的补充和扩展，学习曲线非常缓慢。如果您了解 Matplotlib，那么您已经完成了 Seaborn 的一半。

seaborn.PairGrid() ：

• 用于在数据集中绘制成对关系的子图网格。
• 此类将数据集中的每个变量映射到多轴网格中的列和行。可以使用不同的轴级绘图函数在上下三角形中绘制双变量图，并且可以在对角线上显示每个变量的边际分布。
• 它还可以使用色调参数表示附加级别的条件化，以不同颜色绘制不同的数据子集。这使用颜色来解析第三维上的元素，但仅在彼此之上绘制子集，并且不会像接受色调的轴级函数那样为特定可视化定制色调参数。

seaborn.PairGrid( data, \*\*kwargs)

Seaborn.PairGrid 使用许多参数作为输入，下面以表格的形式描述其中的主要参数：

Arguments	Description	Value
data	Tidy (long-form) dataframe where each column is a variable and each row is an observation.	DataFrame
hue	Variable in “data“ to map plot aspects to different colors.	string (variable name), optional
palette	Set of colors for mapping the “hue“ variable. If a dict, keys should be values  in the “hue“ variable.	dict or seaborn color palette
vars	Variables within “data“ to use, otherwise use every column with a numeric datatype.	list of variable names, optional
dropna	Drop missing values from the data before plotting.	boolean, optional

下面是上述方法的实现：

示例 1：

Python3

# importing packages
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
df = seaborn.load_dataset('tips')
  
# PairGrid object with hue
graph = seaborn.PairGrid(df, hue ='day')
# type of graph for diagonal
graph = graph.map_diag(plt.hist)
# type of graph for non-diagonal
graph = graph.map_offdiag(plt.scatter)
# to add legends
graph = graph.add_legend()
# to show
plt.show()
# This code is contributed by Deepanshu Rusatgi.

输出 ：

示例 2：

Python3

# importing packages
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
df = seaborn.load_dataset('tips')
  
# PairGrid object with hue
graph = seaborn.PairGrid(df)
# type of graph for non-diagonal(upper part)
graph = graph.map_upper(sns.scatterplot)
# type of graph for non-diagonal(lower part)
graph = graph.map_lower(sns.kdeplot)
# type of graph for diagonal
graph = graph.map_diag(sns.kdeplot, lw = 2)
# to show
plt.show()
# This code is contributed by Deepanshu Rusatgi.

输出：

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