Matplotlib Seaborn：排列多个面网格

我理解西伯恩人有些困难。 我的数据中有16个共格列，我想使用countplot来显示这些值的分布。此外，我还有一个目标变量Y，它必须包含类。现在我希望countplot的计算依赖于类。因此，对于我的16个输入变量中的每一个，我都希望有子批（对于类0和类1）。 我可以通过以下方式实现这一点（不确定这是否是最佳解决方案）：

但现在我希望这16个图是在一个4x4的网格中。我试过：

fig, axes =plt.subplots(4, 4, figsize=(18, 10))

for col, ax in zip(df, axes.flat):
  g = sbn.FacetGrid(df, col="Y")
  g.map(sbn.countplot, col, ax=ax) 

plt.tight_layout()
plt.show()

但这是行不通的。我还尝试：

  g = sbn.FacetGrid(df, col="Y")
  for col in df:
     g.map(sbn.countplot, col)

但只绘制了最后一个col。 你能帮我吗

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谢谢

每个FaceGrid都是自己的图形，您不能将图形放入其他图形中，只能依赖于。因此，理想情况下，您可以创建一个FaceGrid，也可以不依赖seaborn，而是用数据填充轴的普通matplotlib网格。检查。我如何创建一个单面网格来实现我想要的？我不知道，因为我不了解您的数据结构。我的结构是这样的：一行像这样[1,4,3,2,1]，其中前四个值是输入特征，最后一个值是类索引，所以我想用这些特征预测类索引。否对于每个输入列，我想计算countplot，但关于类标签，它可以是0或1

  g = sbn.FacetGrid(df, col="Y")
  for col in df:
     g.map(sbn.countplot, col)