seaborn.pairplot()更改每个图形的颜色

Question

我正在尝试生成一个简单的pairplot，每个图都有不同的颜色。我不知道这是否可能，因为我没有使用hue。

我的数据集是这样的：

      High Jump  Discus Throw  Long Jump
0           859           732       1061
1           749           823        975
2           887           778        866
3           878           790        898
4           803           789        913
     ...           ...        ...
7963        714           571        760
7964        767           573        845
7965        840           461        804
7966        758           487        720
7967        714           527        809

我的代码和图表如下所示：

t = sns.pairplot(new)

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有没有什么方法可以让它更丰富多彩？

Answer 1

由于PairGrid会自动将颜色属性传递给绘图函数，因此获得每个绘图的不同颜色的一种方法是创建您自己的绘图函数，该函数忽略PairGrid传递的颜色(请注意，您显然无法使用hues进行颜色编码)

colors = iter(['xkcd:red purple', 'xkcd:pale teal', 'xkcd:warm purple',
       'xkcd:light forest green', 'xkcd:blue with a hint of purple',
       'xkcd:light peach', 'xkcd:dusky purple', 'xkcd:pale mauve',
       'xkcd:bright sky blue', 'xkcd:baby poop green', 'xkcd:brownish',
       'xkcd:moss green', 'xkcd:deep blue', 'xkcd:melon',
       'xkcd:faded green', 'xkcd:cyan', 'xkcd:brown green',
       'xkcd:purple blue', 'xkcd:baby shit green', 'xkcd:greyish blue'])

def my_scatter(x,y, **kwargs):
    kwargs['color'] = next(colors)
    plt.scatter(x,y, **kwargs)

def my_hist(x, **kwargs):
    kwargs['color'] = next(colors)
    plt.hist(x, **kwargs)

iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.PairGrid(iris)
g.map_diag(my_hist)
g.map_offdiag(my_scatter)

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Answer 2

由于你没有任何分类数据，比如性别，你可以使用PairGrid来操作网格中的上图、下图或对角图，使其更加丰富多彩。

import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

df = pd.read_csv('dataset.csv')

g = sns.PairGrid(df)
g.map_upper(sns.scatterplot,color='red')
g.map_lower(sns.scatterplot, color='green')
g.map_diag(plt.hist)