seaborn.JointGrid¶

class seaborn.JointGrid(*, x=None, y=None, data=None, height=6, ratio=5, space=0.2, dropna=False, xlim=None, ylim=None, size=None, marginal_ticks=False, hue=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None)¶

用边缘性单变量图绘制二变量图的网格。

使用图形级界面可以绘制许多绘图 jointplot() . 当您需要更大的灵活性时，直接使用这个类。

__init__(*, x=None, y=None, data=None, height=6, ratio=5, space=0.2, dropna=False, xlim=None, ylim=None, size=None, marginal_ticks=False, hue=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None)¶

设置子地块的网格，并在内部存储数据，以便于绘制。

参数

x, y ：矢量或键入 data向量或键: 指定x轴和y轴位置的变量。
data : pandas.DataFrame ， numpy.ndarray 、映射或序列1.数据帧, numpy.ndarray公司、映射或序列: 输入数据结构。可以指定给命名变量的向量的长格式集合，或将在内部重新成形的宽格式数据集。
height数: 图形每边的尺寸，单位为英寸（将是正方形）。
ratio数: 连接轴高度与边缘轴高度之比。
space数: 关节和边缘轴之间的空间
dropna布尔: 如果为真，则在绘图前删除缺失的观测值。
{{x，y}}林成对的数字: 打印前将轴限制设置为这些值。
marginal_ticks布尔: 如果为False，则抑制边缘图的计数/密度轴上的记号。
hue ：矢量或键入 data向量或键: 映射以确定绘图元素颜色的语义变量。注：与中不同 FacetGrid 或 PairGrid ，轴级功能必须支持 hue 把它用在 JointGrid .
调色板 : string, list, dict, or matplotlib.colors.Colormap字符串、列表、dict或: 用于在映射时选择要使用的颜色的方法 hue 语义的。字符串值传递给 color_palette() . List或dict值表示分类映射，而colormap对象表示数字映射。
hue_order弦向量: 指定文件的分类级别的处理和打印顺序 hue 语义的。
hue_norm : tuple or matplotlib.colors.Normalize元组或: 以数据单位设置规范化范围的一对值或将从数据单位映射到 [0, 1] 间隔。用法意味着数字映射。

参见

jointplot: 用一元边际分布画一个二元图。
PairGrid: 在多个变量上建立一个具有联合和边缘视图的图形。
jointplot: 用一元边际分布绘制多个二元图。

实例

方法

`__init__` * [, x, y, data, height, ratio, ...] ）	设置子地块的网格，并在内部存储数据，以便于绘制。
`plot` （联合函数，边际函数）， * * 克瓦格斯）	通过传递关节轴和边缘轴的函数绘制绘图。
`plot_joint` \（功能， * * 克瓦格斯）	在网格的关节轴上绘制一个双变量图。
`plot_marginals` \（功能， * * 克瓦格斯）	在每个边缘轴上绘制单变量图。
`savefig` * ARGs， * * 克瓦格斯）	默认情况下，使用“紧密”边界框保存地物。
`set_axis_labels` \ [xlabel, ylabel] ）	在双变量轴上设置轴标签。