为什么seaborn pairplot中的kde子图中没有显示颜色？

Question

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")

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)

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);

或https://www.kaggle.com/benhamner/python-data-visualizations

sns.pairplot(iris.drop("Id", axis=1), hue="Species", size=3, diag_kind="kde")

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？

Answer 1

在sns.pairplot的对角线上产生色调存在问题 。 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。 您可以自己创建基础PairGrid并分别映射对角线和off_diagonal元素。 对于对角元素，首先从当前循环器获取颜色，然后将此颜色用于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()