python - 在 seaborn.PairGrid 上绘制多个数据集作为不同颜色的 kdeplots

Question

我正在尝试绘制与 seaborn 文档中描述的情况非常相似的情况 http://seaborn.pydata.org/tutorial/axis_grids.html#plotting-pairwise-relationships-with-pairgrid-and-pairplot

有问题的例子可以在下面的几张图上找到，用 iris 数据集绘制了一个 sns.PairGrid。他们在样本对网格上绘制了不同的物种，物种颜色编码为 hue。

我基本上想这样做，但是使用 kde 等高线图。我得到了与他们格式相同的数据:

new_HP.head()
          A         C     logsw Mass Range
0 -3.365547  0.977325  6.172032          0
1 -0.836703  0.962374  5.949639          0
2 -0.522476  0.931787  5.967940          0
3 -0.508345  0.974561  5.929046          0
4 -0.753747  0.905854  6.027479          0

“质量范围”取值 0、1、2、3。与

g = sns.PairGrid(new_HP, vars=['A', 'C', 'logsw'], hue="Mass Range")
g.map_diag(sns.kdeplot)
g.map_lower(sns.kdeplot)
g.map_upper(plt.scatter)

我得到以下情节 我想为每个“质量范围”bin 设置 kde countours 的颜色，就像在右上角，散点的颜色显示为色调。我该怎么做？

Answer 1

如果你不介意轻微滥用 Python 函数属性，你可以尝试这样的事情:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from itertools import cycle

data = sns.load_dataset('iris')

def make_kde(*args, **kwargs):    
    sns.kdeplot(*args, cmap=next(make_kde.cmap_cycle), **kwargs)

make_kde.cmap_cycle = cycle(('Blues_r', 'Greens_r', 'Reds_r'))

pg = sns.PairGrid(data, vars=('sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length'), hue='species')
pg.map_diag(sns.kdeplot)
pg.map_lower(make_kde)
pg.map_upper(plt.scatter)

这将循环存储在附加到 make_kde 函数的 cmap_cycle 属性中的颜色映射列表。

'iris' 数据集的结果如下所示: