seaborn.PairGrid¶

class seaborn.PairGrid(data, *, hue=None, hue_order=None, palette=None, hue_kws=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, corner=False, diag_sharey=True, height=2.5, aspect=1, layout_pad=0.5, despine=True, dropna=False, size=None)¶

用于在数据集中绘制成对关系的子图网格。

此对象将数据集中的每个变量映射到多轴网格中的一列和一行。利用不同的轴级绘图功能，在上、下三角形中绘制二元图，并在对角线上显示各变量的边缘分布。

可以在一条直线上使用 pairplot() . 使用 PairGrid 当你需要更多的灵活性。

见 tutorial 更多信息。

__init__(data, *, hue=None, hue_order=None, palette=None, hue_kws=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, corner=False, diag_sharey=True, height=2.5, aspect=1, layout_pad=0.5, despine=True, dropna=False, size=None)¶

初始化plot figure和PairGrid对象。

参数

dataDataFrame: 整齐（长格式）的数据帧，其中每列是一个变量，每行是一个观察值。
hue字符串（变量名）: 变量输入 data 将绘图方面映射到不同的颜色。x和y将从默认变量中排除。
hue_order字符串表: 调色板中色调变量的级别顺序
palettedict或seaborn调色板: Set of colors for mapping the hue variable. If a dict, keys should be values in the hue variable.
hue_kws参数字典->值映射列表: 要插入到plotting调用中的其他关键字参数，以允许其他绘图属性在色调变量的不同级别（例如散点图中的标记）之间变化。
vars变量名列表: 内部变量 data 若要使用，则使用具有数字数据类型的每一列。
{{x, y}}_vars变量名列表: 内部变量 data 把图形的行和列分开使用；例如，画一个非正方形的图。
corner布尔: 如果为True，则不要将轴添加到栅格的上部（非对角线）三角形，使其成为“角点”图。
height标量: 每个面的高度（英寸）。
aspect标量: Aspect*height给出每个面的宽度（英寸）。
layout_pad标量: 在轴之间填充；传递给 fig.tight_layout .
despine布尔: 从绘图中删除顶部和右侧脊椎。
dropna布尔: 打印前删除数据中缺少的值。

参见

pairplot: 容易画出常用的 PairGrid .
FacetGrid: 用于绘制条件关系的子图网格。

实例

方法

`__init__` \（数据， * [, hue, hue_order, palette, ...] ）	初始化plot figure和PairGrid对象。
`add_legend` \ [legend_data, title, ...] ）	画一个图例，也许把它放在轴的外面，然后调整图形的大小。
`map` \（功能， * * 克瓦格斯）	在每个子图中使用相同的函数绘制。
`map_diag` \（功能， * * 克瓦格斯）	在每个对角线子图上用一元函数绘图。
`map_lower` \（功能， * * 克瓦格斯）	在下对角线子图上用二元函数绘图。
`map_offdiag` \（功能， * * 克瓦格斯）	在非对角子图上用二元函数绘图。
`map_upper` \（功能， * * 克瓦格斯）	在上对角线子图上用二元函数绘图。
`savefig` * ARGs， * * 克瓦格斯）	保存图形。
`set` * * 克瓦格斯）	在每个子批次轴上设置属性。
`tight_layout` * ARGs， * * 克瓦格斯）	呼叫图2.1.2.1紧固件布局在排除图例的矩形内。

属性

legend

这个 matplotlib.legend.Legend 对象（如果存在）。