blocks|key|1009826|text|这是相当简单要实现的。您的情节与pairplot所做的主要区别是：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1009827|diag_sharey参数PairGrid的使用|unordered-list-item|1009828|使用sns.scatterplot而不是plt.scatter|1009829|有了这一点，我们有：|1009830|iris+=+sns.load_dataset('iris')
g+=+sns.PairGrid(iris,+diag_sharey=False)
g.map_diag(sns.kdeplot)
g.map_offdiag(sns.scatterplot)|code-block|syntax|javascript|1009831|​|1009832|📷|atomic|1009833|1009834|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/mwaskom/seaborn/blob/v0.10.1/seaborn/axisgrid.py#L1902|1|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/dbb20c0d327fe76b6b352db6bc40c944.png|imageAlt^0|G|8|2|4|0|0|0|B|D|8|0|2|F|K|B|0|0|0|0|0|1|1|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1B|8|@$9|1C|A|1D|B|C]]|D|@$9|1E|A|1F|1|1G]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|1H|8|@$9|1I|A|1J|B|C]|$9|1K|A|1L|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|I|3|J|5|H|7|1M|8|@$9|1N|A|1O|B|C]|$9|1P|A|1Q|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|1R|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|O|7|1S|8|@]|D|@]|E|$P|Q]]|$1|R|3|S|5|6|7|1T|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|T|3|U|5|V|7|1U|8|@]|D|@$9|1V|A|1W|1|1X]]|E|$]]|$1|W|3|S|5|6|7|1Y|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|X|3|-4|5|6|7|1Z|8|@]|D|@]|E|$]]]|Y|$Z|$5|10|11|12|E|$13|14]]|15|$5|16|11|17|E|$18|19|1A|-4]]]]

This is <a href="https://github.com/mwaskom/seaborn/blob/v0.10.1/seaborn/axisgrid.py#L1902" rel="noreferrer">quite simple</a> to achieve. The main differences between your plot and what <code>pairplot</code> does are:
<ul>
<li>the use of the <code>diag_sharey</code> parameter of <code>PairGrid</code></li>
<li>using <code>sns.scatterplot</code> instead of <code>plt.scatter</code></li>
</ul>
With that, we have:
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>iris = sns.load_dataset('iris')
g = sns.PairGrid(iris, diag_sharey=False)
g.map_diag(sns.kdeplot)
g.map_offdiag(sns.scatterplot)
</code></pre>
<a href="https://i.stack.imgur.com/yMGO7.png" rel="noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/yMGO7.png" alt="enter image description here" /></a>

blocks|key|1009751|text|若要更改视觉样式，请执行以下操作：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1009752|import+seaborn+as+sns
import+matplotlib.pyplot+as+plt

iris+=+sns.load_dataset('iris')

g+=+sns.PairGrid(iris)
g.map_diag(sns.kdeplot,+shade=True)
g.map_offdiag(plt.scatter,+edgecolor="w")
plt.show()|code-block|syntax|javascript|1009753|​|1009754|📷|atomic|offset|length|1009755|1009756|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/3fcc0e0501e079e5c5b31272afae4dc5.png|imageAlt^0|0|0|0|0|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|X|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|Y|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|K|7|10|8|@]|9|@$L|11|M|12|1|13]]|A|$]]|$1|N|3|H|5|6|7|14|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|-4|5|6|7|15|8|@]|9|@]|A|$]]]|P|$Q|$5|R|S|T|A|$U|V|W|-4]]]]

To change the visual style:
<pre><code>import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

iris = sns.load_dataset('iris')

g = sns.PairGrid(iris)
g.map_diag(sns.kdeplot, shade=True)
g.map_offdiag(plt.scatter, edgecolor=&quot;w&quot;)
plt.show()
</code></pre>
<a href="https://i.stack.imgur.com/kyDpS.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/kyDpS.png" alt="enter image description here" /></a>

In the example below, how do I use <code>seaborn.PairGrid()</code> to reproduce the plots created by <code>seaborn.pairplot()</code>? Specifically, I'd like the diagonal distributions to span the vertical axis. Markers with white borders etc... would be great too. Thanks!
<pre><code>import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

iris = sns.load_dataset('iris')

# pairplot() example
g = sns.pairplot(iris, kind='scatter', diag_kind='kde')
plt.show()

# PairGrid() example
g = sns.PairGrid(iris)
g.map_diag(sns.kdeplot)
g.map_offdiag(plt.scatter)
plt.show()
</code></pre>
<a href="https://i.stack.imgur.com/2v4Lq.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/2v4Lq.png" alt="enter image description here" /></a><a href="https://i.stack.imgur.com/truZ5.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/truZ5.png" alt="enter image description here" /></a>

Making seaborn.PairGrid() look like pairplot()

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功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

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在下面的示例中，如何使用seaborn.PairGrid()复制seaborn.pairplot()创建的情节？具体来说，我想要对角分布跨越垂直轴。带有白色边框的标记等等..。也会很棒的。谢谢!import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltiris = sns.load_dataset('iris')# pairplot() example

问使seaborn.PairGrid()看起来像pairplot()
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