您可以使用
seaborn.JointGrid
。正如seaborn作者在
这个Github问题中所解释的那样,关键是使用称为
ax_joint
、
ax_marg_x
和
ax_marg_y
的三个组件轴。
希望下面的例子能满足您的需求:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset("iris")
setosa = iris.loc[iris.species == "setosa"]
virginica = iris.loc[iris.species == "virginica"]
g = sns.JointGrid(x="sepal_width", y="petal_length", data=iris)
sns.kdeplot(setosa.sepal_width, setosa.sepal_length, cmap="Reds",
shade=True, shade_lowest=False, ax=g.ax_joint)
sns.kdeplot(virginica.sepal_width, virginica.sepal_length, cmap="Blues",
shade=True, shade_lowest=False, ax=g.ax_joint)
sns.distplot(setosa.sepal_width, kde=False, color="r", ax=g.ax_marg_x)
sns.distplot(virginica.sepal_width, kde=False, color="b", ax=g.ax_marg_x)
sns.distplot(setosa.sepal_length, kde=False, color="r", ax=g.ax_marg_y, vertical=True)
sns.distplot(virginica.sepal_length, kde=False, color="b", ax=g.ax_marg_y, vertical=True)
plt.show()
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