本文分享Python seaborn实现散点图矩阵代码模版，节选自👉嫌Matplotlib繁琐？试试Seaborn！
散点图矩阵（scatterplot matrix）展示原始数据中所有变量两两之间关系，可以规避单一统计指标的偏差，可以在平面上快速优雅的探索高维数据。注意区别于前文"分面多子图"，散点图矩阵可在每个子图中显示不同变量之间的关系（上三角形和下三角形中的图表互为镜像），格子中也可以使用不同的图形。
seaborn通过pairplot和PairGrid轻松实现散点图矩阵。
散点图矩阵-一行代码
sns.pairplot(data=penguins, ).fig.set_dpi(150) #一行代码
散点图矩阵-高度个性化
g = sns.PairGrid(penguins,
hue="性别",
palette=["#006a8e", "#b1283a"],
diag_sharey=False)
g.map_upper(
sns.scatterplot,
size=penguins["体重"], #散点按照"体重"变化
) #更多参数参考上文章节"7.1 散点图（13种）"
g.map_diag(
sns.histplot,
multiple="stack", #堆叠
) #更多参数参考上文章节"8.1.12 分组直方图-堆积叠加"
g.map_lower(
sns.kdeplot,
fill=True, #填充
alpha=0.6, #透明度
) #更多参数参考上文章节"8.2 核密度图（16种）"
g.add_legend(title="")
g.fig.set_dpi(150)
换一组palettable中的配色👉palettable实现配色自由
g = sns.PairGrid(penguins,
hue="性别",
palette=palettable.tableau.BlueRed_6.mpl_colors[0:3],
diag_sharey=False)
g.map_upper(
sns.scatterplot,
size=penguins["体重"],
)
g.map_diag(
sns.histplot,
multiple="stack",
)
g.map_lower(
sns.kdeplot,
fill=True,
alpha=0.6,
)
g.add_legend(title="")
g.fig.set_dpi(150)
g = sns.PairGrid(penguins,
hue="性别",
palette=palettable.lightbartlein.diverging.BlueGrey_8_r.mpl_colors[0:3],
diag_sharey=False)
g.map_upper(
sns.scatterplot,
size=penguins["体重"],
)
g.map_diag(
sns.histplot,
multiple="stack",
)
g.map_lower(
sns.kdeplot,
fill=True,
alpha=0.6,
)
g.add_legend(title="")
g.fig.set_dpi(150)
g = sns.PairGrid(penguins,
hue="性别",
palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9_r.mpl_colors[0:3],
diag_sharey=False)
g.map_upper(
sns.scatterplot,
size=penguins["体重"],
)
g.map_diag(
sns.histplot,
multiple="stack",
)
g.map_lower(
sns.kdeplot,
fill=True,
alpha=0.6,
)
g.add_legend(title="")
g.fig.set_dpi(150)
更多干货👇