seaborn PairPlot 的正确对角 Y 轴

Question

我正在尝试使用 seaborn pairplot 进行一些可视化，我需要有适当的对角 Y 轴（可见！）根本没有标准化（只是计数）或密度标准化（bin 值的总和 = 1） . 有什么更好的方法？

我就是这样做的：

import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd

data = np.random.normal(0,2,[1000,3])

sss = sns.pairplot(pd.DataFrame(data),corner=True)
sss.axes[0][0].yaxis.tick_right()
sss.axes[0][0].get_yaxis().set_visible(True)
sss.axes[0][0].axis('on')
sss.axes[0][0].yaxis.set_label_position("right")
sss.axes[0][0].set_ylabel('Counts')

它给了我下图：

显然，我这里有错误的归一化（可能是在最大值上归一化）并且 y 轴线本身丢失了。

Answer 1

默认情况下，每一行的y轴是共享的，对角线图的y轴本质上是没有意义的。

如果你想在那里绘制一些东西并保留你试图绘制的数据的比例，那么你应该以某种方式“打破”共享轴。我能想到的最简单的方法是使用twinx() 在同一位置创建一个新轴。

当然，为此您需要使用PairGrid() 而不是pairplot()：

import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd

def my_hist(x, label, color):
    ax0 = plt.gca()
    ax = ax0.twinx()
    
    sns.despine(ax=ax, left=True, top=True, right=False)
    ax.yaxis.tick_right()
    ax.set_ylabel('Counts')
    
    ax.hist(x, label=label, color=color)

data = np.random.normal(0,2,[1000,3])
df = pd.DataFrame(data)

g = sns.PairGrid(df,corner=True)
g.map_diag(my_hist)
g.map_lower(sns.scatterplot)