Seaborn：如何在 pairplot 中使用色调参数

在 Seaborn 中创建绘图对时，您可以使用色调参数，根据特定变量的值对绘图的各个方面进行着色。

您可以使用以下基本语法：

 import seaborn as sns

sns. pairplot (data=df, hue=' team ')

此特定示例使用数据框中的每个数值变量创建对图，并根据团队变量的值对图的颜色进行着色。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：在 Seaborn Pairplot 中使用 Hue 参数

假设我们有以下 pandas DataFrame，显示来自两个不同球队的篮球运动员的得分和助攻：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' assists ': [3, 4, 4, 7, 9, 6, 7, 8, 10, 12],
                   ' points ': [5, 6, 9, 12, 15, 5, 10, 13, 13, 19]})

#view DataFrame
print (df)

  team assists points
0 to 3 5
1 to 4 6
2 to 4 9
3 to 7 12
4 to 9 15
5 B 6 5
6 B 7 10
7 B 8 13
8 B 10 13
9 B 12 19

如果我们使用pairplot()函数，那么seaborn将使用DataFrame中的两个数值变量创建一个pairplot：

 import seaborn as sns

#create pairplot
sns. pairplot (data=df) 

生成的对图使用点和辅助变量显示散点图和直方图。

如果我们在pairplot()函数中使用hue参数，我们可以根据团队变量的值对绘图的各个方面进行着色：

 import seaborn as sns

#create pairplot using values of team variable as colors
sns. pairplot (data=df, hue=' team ') 

使用色调参数，我们可以对绘图进行以下更改：

• 散点图中的点根据团队的价值着色。
• 重叠的密度曲线用于可视化每个独特团队的值分布。

请注意，还会自动添加图例，以便清楚哪些颜色对应哪些团队值。

注意：您可以在此处找到seabornpairplot()函数的完整文档。

其他资源

以下教程介绍了如何使用 Seaborn 执行其他常见任务：

如何为 Seaborn 绘图添加标题
如何更改 Seaborn 图中的字体大小
如何调整 Seaborn 图中的刻度数