将seaborn.PairGrid上的多个数据集绘制为具有不同颜色的kdeplots

Question

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

有问题的例子可以找到一些图表，用虹膜数据集绘制sns.PairGrid。他们在样本对网格上绘制不同的物种，物种颜色编码为色调。

我想基本上这样做，但是使用kde等高线图。我得到的格式与它们的格式相同：

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”箱设置kde计数器的颜色，就像在右上角，散点的颜色显示为色调。我怎么能这样做？

Answer 1

如果你不介意轻度滥用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)

这将循环显示存储在cmap_cycle函数附带的make_kde属性中的颜色映射列表。

对于＆＃39; iris＆＃39;结果看起来像这样。数据集：