Seaborn PairGrid 与群体图

Question

我有一个这样的数据集（有点）：

f1  f2  f3     value
4   2   3      0.927252
1   3   0      0.153415
0   1   1      0.928820
1   0   4      0.933250
0   4   3      0.397307
...

我想为每对功能 f1、f2 和 f3 生成带有 stripplots 的 Seaborn stripplots 或 swarmplots，并为 @987654338 使用 value @。

对角线中的图应如下所示：

我创建的：

df = ...  # My dataset
sns.stripplot("f1", "f1", "value", data=df, jitter=True,
              palette=sns.light_palette("red", len(df)),
              hue_order=sorted(df["value"])).legend().remove()

非对角线图是这样的：

同样，我用：

df = ...  # My dataset
sns.stripplot("f1", "f2", "value", data=df, jitter=True,
              palette=sns.light_palette("red", len(df)),
              hue_order=sorted(df["value"])).legend().remove()

因此，我正在尝试的是：

import seaborn as sns
df = ...  # My dataset
g = sns.PairGrid(df, hue="value", palette=sns.light_palette("red", len(df)),
                 hue_order=sorted(df["value"]), vars=df.columns[:-1])
g.map_diag(lambda x, **kwargs: sns.stripplot(x, x, **kwargs), jitter=True)
g.map_offdiag(sns.stripplot, jitter=True)

但是，这正在产生：

我真的不知道我在这里缺少什么。我仍然可以自己制作这些情节并将它们放入我自己的子情节中，但这就是配对网格的重点。出于某种原因，网格上是否不支持这些类型的图？

Answer 1

与名称可能暗示的不同，hue 参数没有定义颜色。将其视为“进一步维度”或类似的东西可能会更好。虽然在许多情况下，这个进一步的维度是通过颜色可视化的，但不一定对每个图都是如此。

为了获得所需的 PairGrid，我们可能会忽略色调，以便显示所有值。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,5, size=(4**3, 3)), columns=["f1", "f2", "f3"])
df["value"] = np.random.rand(len(df))

g = sns.PairGrid(df, vars=df.columns[:-1])
g.map(sns.stripplot, jitter=True, size=3)

plt.show()

这里的重点是PairGrid 的hue 与stripplot 的hue 完全不同。您确实可以使用 stripplot 本身的色调来为每个单独的图中的点着色，而 PairGrid 的 hue 则将数据框划分为更多类别，每个色调值一个类别；这在这里是不需要的，因为数据框中的值列包含一个连续变量，并且您最终会得到与该列中不同值一样多的类别。