为什么seaborn pairplot中的kde子图中没有显示颜色?

Mar*_*are 3 python matplotlib pandas seaborn

我正在查看虹膜数据集(Fisher 1936).例如https://www.kaggle.com/uciml/iris/downloads/Iris.csv

使用参数创建seaborn pairplot

sns.pairplot(iris.drop("Id", axis=1), diag_kind="kde", hue="Species")
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在对角线上返回带有kde图表的配对图; 然而,我错过了kde图中不同物种的不同颜色,散射是精细和丰富多彩的.

我的结果与seaborn docs一致.http://seaborn.pydata.org/tutorial/axis_grids.html

g = sns.pairplot(iris, hue="species", palette="Set2", diag_kind="kde", size=2.5)
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但是有几个不同的例子公布了颜色.例如http://www.arunprakash.org/2017/06/data-visualisation-seaborn.html

sns.pairplot(iris, hue='Species', diag_kind='kde', size=2);
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https://www.kaggle.com/benhamner/python-data-visualizations

sns.pairplot(iris.drop("Id", axis=1), hue="Species", size=3, diag_kind="kde")
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最新的seaborn API(版本0.8.0)有变化吗?是否故意删除了颜色?是否有一个kw再次显示它们?

Imp*_*est 5

在对角线上产生色调存在问题sns.pairplot.此问题现已在seaborn版本0.8.1中修复.

如果一个人仍然感兴趣,以下可能是一种解决方法.您可以PairGrid自己创建底层并分别映射对角线和off_diagonal元素.对于对角线元素,首先从当前循环器获取颜色,然后使用此颜色kdeplot.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset("iris")

g =  sns.PairGrid(iris, hue='species', size=2)

def f(x, **kwargs):
    kwargs.pop("color")
    col = next(plt.gca()._get_lines.prop_cycler)['color']
    sns.kdeplot(x, color=col, **kwargs)

g.map_diag(f)
g.map_offdiag(plt.scatter)
g.add_legend()
plt.show()
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