将图与热图配对（可能是对数的）？

Question

如何在 Python 中创建一对图，如下所示：但是使用热图而不是点（或 "hex bin" 图）？有可能改为显示对数热图计数将是一个额外的好处。（对角线上的直方图就可以了。）

"heat map"，我指的是计数的二维直方图，显示为 Seaborn's or Wikipedia's 热图：

使用 Pandas、seaborn 或 matplotlib 会很棒（也许 plot.ly）。

我尝试了以下天真的变体，但无济于事：

pairplot = sns.PairGrid(data)  # sns = seaborn
pairplot.map_offdiag(sns.kdeplot)  # Off-diagnoal heat map wanted instead!
pairplot.map_diag(plt.hist)  # plt = matplotlib.pyplot

（上面使用了我不想要的内核密度估计器；也可以使用 Pandas 获得十六进制网格，但我正在寻找 "square" 2D 直方图和Matplotlib 的 hist2d() 没用）。

Answer 1

准备：

%matplotlib inline #for jupyter notebook

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset("iris")

新答案：

g = sns.PairGrid(iris)
g = g.map_upper(plt.scatter,marker='+')
g = g.map_lower(sns.kdeplot, cmap="hot",shade=True)
g = g.map_diag(sns.kdeplot, shade=True)
sns.plt.show()

答案：

g = sns.PairGrid(iris)
g = g.map_upper(plt.scatter)
g = g.map_lower(sns.kdeplot, cmap="hot",shade=True)
g = g.map_diag(plt.hist)
sns.plt.show()

Answer 2

答案的关键是 matplotlib 函数 plt.hist2d，它使用色标 ("heatmap") 在矩形箱内绘制计数。它的 API 几乎与 PairGrid 兼容，但不完全兼容，因为它不知道如何处理 color= kwarg。这很容易通过编写一个薄包装函数来解决。此外，如果您希望颜色图以对数方式映射计数，则可以使用 matplotlib LogNorm:

轻松实现

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm
sns.set_style("white")
iris = sns.load_dataset("iris")    

g = sns.PairGrid(iris)
g.map_diag(plt.hist, bins=20)

def pairgrid_heatmap(x, y, **kws):
    cmap = sns.light_palette(kws.pop("color"), as_cmap=True)
    plt.hist2d(x, y, cmap=cmap, cmin=1, **kws)

g.map_offdiag(pairgrid_heatmap, bins=20, norm=LogNorm())

将图与热图配对（可能是对数的）？

Pair plot with heat maps (possibly logarithmic)?

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