使用预先计算的KDE或直方图，使用seaborn的Lettervalue图

Question

我想从一个太大而无法加载到内存中的数据集中创建一个letter value plot using seaborn。通常，我会这样做：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_pickle('results_filename')
sns.lvplot(data=df, x='independent_variable', y='dependent_variable', hue='categorical_variable')
plt.show()  # or savefig(...)

但是当我results_filename超过GB个sns.lvplot时，我的电脑会开始吵架。

我可以计算KDE或直方图并将它们保存到磁盘而不是观察本身。 我经常在使用纯matplotlib绘制内容时这样做。 但是可以使用<ToggleComponent title="TestA"/> <ToggleComponent title="TestB"/> <ToggleComponent title="TestC"/> <ToggleComponent title="TestD"/> （或类似的东西）而不将观察结果传递给它吗？