Сиборн - парная сетка

PairGrid позволяет нам рисовать сетку субпрограмм, используя тот же тип графика для визуализации данных.

В отличие от FacetGrid, он использует разные пары переменных для каждого подзаголовка. Он образует матрицу подсюжетов. Ее также иногда называют «матрицей диаграммы рассеяния».

Использование пары сеток аналогично фасетной сетке. Сначала инициализируйте сетку, а затем передайте функцию построения графика.

пример

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
g = sb.PairGrid(df)
g.map(plt.scatter);
plt.show()

Также можно построить другую функцию на диагонали, чтобы показать одномерное распределение переменной в каждом столбце.

пример

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
g = sb.PairGrid(df)
g.map_diag(plt.hist)
g.map_offdiag(plt.scatter);
plt.show()

Вывод

Мы можем настроить цвет этих графиков, используя другую категориальную переменную. Например, набор данных ириса содержит четыре измерения для каждого из трех разных видов цветов ириса, поэтому вы можете увидеть, чем они отличаются.

пример

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
g = sb.PairGrid(df)
g.map_diag(plt.hist)
g.map_offdiag(plt.scatter);
plt.show()

Вывод

Мы можем использовать разные функции в верхнем и нижнем треугольниках, чтобы увидеть разные аспекты отношений.

пример

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
g = sb.PairGrid(df)
g.map_upper(plt.scatter)
g.map_lower(sb.kdeplot, cmap = "Blues_d")
g.map_diag(sb.kdeplot, lw = 3, legend = False);
plt.show()

Вывод