我正在尝试查看两个不同类别变量的 Seaborn 配对图,我希望在非对角线上看到 KDE 而不是散点图。文档有 instructions on how to do a KDE for all of the data ,但我想为每个数据子类查看单独的 KDE。欢迎提出建议!
我的代码看起来像这样:
plot = sns.pairplot(
df,
vars=labels,
hue='has_accident',
palette='Set1',
diag_kind='kde',
)
结果是:
如您所见,数据足够密集,很难看出非对角线上红色和蓝色数据的差异。
最佳答案
你的意思可能是这样的:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.PairGrid(iris, hue="species", hue_kws={"cmap": ["Blues", "Greens", "Reds"]})
g = g.map_diag(sns.kdeplot, lw=3)
g = g.map_offdiag(sns.kdeplot, lw=1)
plt.show()
关于python - 具有两个类的 Seaborn pairplot 非对角线 KDE,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42035284/
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