PairGrid Python Seaborn中的堆叠条形图

Question

我希望重现在that tutorial中找到的PairGrid图，但是在本地，我的条形图没有像本教程中那样堆叠，并且我不知道如何制作它们。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt  # for graphics
import os
os.sys.version
# '3.6.4 (default, Sep 20 2018, 19:07:50) \n[GCC 5.4.0 20160609]'

sns.__version__    
# '0.9.0'

mpg = sns.load_dataset('mpg')

g = sns.PairGrid(data=mpg[["mpg", "horsepower", "weight", "origin"]], hue="origin")
g.map_upper(sns.regplot)
g.map_lower(sns.residplot)

# below for the histogram
g.map_diag(plt.hist)

# also I tried
# g.map_diag(lambda x, label, color: plt.hist(x, label=label, color=color, histtype='barstacked', alpha=.4))
# g.map_diag(plt.hist, histtype='barstacked')
# but same result

g.savefig('./Plots/mpg.svg')

我是否必须遵循此帖子的answer的第二个答案，这表明对seaborn进行处理非常棘手， 还是应该改回建议的here以获得更简单的图表？

无论如何，我很想了解他们如何将其条形图堆叠在tutorial linked above中。

Answer 1

在this commit中，已将对PairGrid对角线上的堆叠直方图选项从seaborn中删除，因此在seaborn 0.9中不再可用。

一种解决方法是先收集所有数据，然后将其绘制到各个轴上。

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

df = sns.load_dataset('mpg')

g = sns.PairGrid(data=df[["mpg", "horsepower", "weight", "origin"]], hue="origin")
g.map_upper(sns.regplot)
g.map_lower(sns.residplot)

# below for the histograms on the diagonal
d = {}
def func(x, **kwargs):
    ax = plt.gca()

    if not ax in d.keys():
        d[ax] = {"data" : [], "color" : []}
    d[ax]["data"].append(x)
    d[ax]["color"].append(kwargs.get("color"))

g.map_diag(func)
for ax, dic in d.items():
    ax.hist(dic["data"], color=dic["color"], histtype="barstacked")

plt.show()