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from __future__ import division
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
seaborn.pairplot(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, kind='scatter', diag_kind='hist', markers=None, size=2.5, aspect=1, dropna=True, plot_kws=None, diag_kws=None, grid_kws=None)?
數(shù)據(jù)指定：
vars : 與data使用柳骄，否則使用data的全部變量。參數(shù)類型：numeric類型的變量list。
{x, y}_vars : 與data使用，否則使用data的全部變量。參數(shù)類型：numeric類型的變量list。
dropna : 是否剔除缺失值。參數(shù)類型：boolean, optional
特殊參數(shù)：
kind : {‘scatter’, ‘reg’}, optional Kind of plot for the non-identity relationships.
diag_kind : {‘hist’, ‘kde’}, optional橘原。Kind of plot for the diagonal subplots.
基本參數(shù)：
size : 默認(rèn) 6，圖的尺度大形猩稀（正方形）趾断。參數(shù)類型：numeric
hue : 使用指定變量為分類變量畫圖。參數(shù)類型：string (變量名)
hue_order : list of strings Order for the levels of the hue variable in the palette
palette : 調(diào)色板顏色
markers : 使用不同的形狀吩愧。參數(shù)類型：list
aspect : scalar, optional芋酌。Aspect * size gives the width (in inches) of each facet.
{plot, diag, grid}_kws : 指定其他參數(shù)。參數(shù)類型：dicts
返回：
PairGrid 對象
1雁佳、散點(diǎn)圖
sns.set(style="ticks", color_codes=True)
iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.pairplot(iris)
05_01.png
2脐帝、指定分類變量的，散點(diǎn)圖
g2 = sns.pairplot(iris, hue="species")
05_05.png
使用調(diào)色板
g3 = sns.pairplot(iris, hue="species", palette="husl")
05_06.png
使用不同的形狀
g4 = sns.pairplot(iris, hue="species", markers=["o", "s", "D"])
05_07.png
3糖权、改變對角圖
使用 KDE
g5 = sns.pairplot(iris, diag_kind="kde")
05_03.png
使用回歸
g6 = sns.pairplot(iris, kind="reg")
05_04.png
4堵腹、改變點(diǎn)形狀，使用參數(shù)星澳，使用 edgecolor
g7 = sns.pairplot(iris, diag_kind="kde", markers="+",
plot_kws=dict(s=50, edgecolor="b", linewidth=1),
diag_kws=dict(shade=True))
05_02.png
