Seaborn在PairGrid上的相关系数

Question

是否有一个matplotlib或seaborn图可以与g.map_lower或g.map_upper一起使用，以便为每个二元图显示相关系数，如下所示？ plt.text是手动映射的，以获得下面的示例，这是一个繁琐的过程。

- wblack

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这个回答解决了你的问题吗？在Python的Seaborn中使用pairplot显示相关系数值。 - iacob

Answer 1

只要遵循几个规则，你可以将任何函数传递给 map_* 方法：1）它应该绘制到“当前”坐标轴上，2）它应该接受两个向量作为位置参数，3）它应该接受一个 color 关键字参数（如果想与hue 选项兼容，可以选择使用它）。

所以在您的情况下，您只需要定义一个小的 corrfunc 函数，然后将其映射到您想要注释的坐标轴上即可：

import numpy as np
from scipy import stats
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="white")

mean = np.zeros(3)
cov = np.random.uniform(.2, .4, (3, 3))
cov += cov.T
cov[np.diag_indices(3)] = 1
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 100)
df = pd.DataFrame(data, columns=["X", "Y", "Z"])

def corrfunc(x, y, **kws):
    r, _ = stats.pearsonr(x, y)
    ax = plt.gca()
    ax.annotate("r = {:.2f}".format(r),
                xy=(.1, .9), xycoords=ax.transAxes)

g = sns.PairGrid(df, palette=["red"])
g.map_upper(plt.scatter, s=10)
g.map_diag(sns.distplot, kde=False)
g.map_lower(sns.kdeplot, cmap="Blues_d")
g.map_lower(corrfunc)

- mwaskom

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这个等高线图代表什么？ - GeorgeOfTheRF

好的，你可以将distplot更新为histplot，因为distplot已经被弃用。 - Nando