如何更改 seaborn pairplot 中的回归模型答案

【问题标题】：How to change regression model in seaborn pairplot如何更改 seaborn pairplot 中的回归模型
【发布时间】：2017-11-09 11:20:29
【问题描述】：

我可以使用 seaborns regplot 创建回归图，我可以使用 order 选项更改线性回归模型的顺序，或者使用 lowess=True 选项选择一个低阶模型，如下所示：

sns.regplot(x='logAssets', y='logLTIFR', lowess=True, data=df, scatter_kws={'alpha':0.15}, line_kws={'color': 'red'})

并获得这个：

是否可以在pairplot 中更改线性回归的顺序？

或者更好的是，在 seaborn pairplot 中使用 lowess 模型？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib seaborn

【解决方案1】：

如需更高级的用法，请使用PairGrid 而不是pairplot。基本上，PairGrid 允许您控制使用哪个函数独立绘制上图、下图和对角图。 Check out the documentation for PairGrid for more details.

回答您的具体问题：

iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.PairGrid(iris)
g = g.map_upper(sns.regplot, lowess=True, scatter_kws={'alpha':0.15}, line_kws={'color': 'red'})

【讨论】：