标签: ggpairs

有没有办法用 显示成对相关值seaborn.pairplot()，如下例所示（用ggpairs()in创建R）？我可以使用附加的代码制作绘图，但不能添加相关性。谢谢

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

iris = sns.load_dataset('iris')
g = sns.pairplot(iris, kind='scatter', diag_kind='kde')
# remove upper triangle plots
for i, j in zip(*np.triu_indices_from(g.axes, 1)):
    g.axes[i, j].set_visible(False)
plt.show()

我想用 ggPairs() 创建一个相关图，其中应该包含

• 相关值的热图（如这个SO问题）
• 相关性的重要性星星（如在这个SO问题中）
• 根据自定义主题的字体类型和字体大小。

基于@user20650对上述SO问题提供的优秀解决方案，我成功构建了一个函数来生成具有重要性星级的相关值的热图。

不幸的是，当添加（自定义）主题时，彩色 panel.backgrounds 被删除（MWE 在下面提供）。

微量元素

library(ggplot2)
library(GGally)
# fct. to create heatmap of correlation values with significance stars for upper triangle of ggpairs plot
cor_fun <- function(data, mapping, method="pearson", use="pairwise", ndp=2, sz=5, stars=TRUE, ...){

# grab data
x <- eval_data_col(data, mapping$x)
y <- eval_data_col(data, mapping$y)

# calculate correlation: for significance stars
corr <- cor.test(x, y, method=method)
est <- corr$estimate
lb.size <- sz* abs(est)

# get significance stars
if(stars){
  stars …

GGally::ggpairs函数提供对数字和分类数据类型的支持，使得可以通过几行代码在一个地方查看所有变量之间的交互，但具有很高的灵活性。
这是一个例子：

cols = c("#4c86ad", "#f5dfb3")
insurance_data %>%
  dplyr::select(age, bmi, smoker, charges) %>%
  GGally::ggpairs(
    lower = list(
      continuous = GGally::wrap("points", col = cols[1],alpha=0.6),
      combo = GGally::wrap("box", fill = "white", col ="black")
    ),
    upper = list(
      continuous = GGally::wrap("cor", col = cols[1]),
      combo = GGally::wrap("facetdensity", col = "black")
    ),
    diag = list(
      continuous = GGally::wrap("barDiag", fill = cols[2], col ="black", bins = 18),
      discrete = GGally::wrap("barDiag", fill = cols[2], col ="black"))
  )

有没有办法在 python 中重现这个？

有一个ggpairs函数，如何将 x 和 y 的较低刻面的范围限制为例如 0.5？

library(GGally)

xy <- data.frame(matrix(runif(4 * 1000), ncol = 4))

ggpairs(xy)