PairGrid позволяет нам нарисовать сетку вспомогательных участков, используя тот же тип графика для визуализации данных.
В отличие от FacetGrid, он использует разные пары переменных для каждого субплота. Он формирует матрицу подзаговоров. Его также иногда называют «матрицей рассеяния».
Использование pairgrid похоже на facetgrid. Сначала инициализируйте сетку, а затем передайте функцию построения графика.
пример
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
g = sb.PairGrid(df)
g.map(plt.scatter);
plt.show()
Также можно построить другую функцию на диагонали, чтобы показать одномерное распределение переменной в каждом столбце.
пример
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
g = sb.PairGrid(df)
g.map_diag(plt.hist)
g.map_offdiag(plt.scatter);
plt.show()
Выход
Мы можем настроить цвет этих графиков, используя другую категориальную переменную. Например, набор данных радужной оболочки имеет четыре измерения для каждого из трех различных видов цветов радужной оболочки, чтобы вы могли увидеть, как они отличаются.
пример
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
g = sb.PairGrid(df)
g.map_diag(plt.hist)
g.map_offdiag(plt.scatter);
plt.show()
Выход
Мы можем использовать другую функцию в верхнем и нижнем треугольниках, чтобы увидеть разные аспекты отношений.