Python seaborn.pairplot（）更改每个图形的颜色

我试图用一个单独的颜色生成一个简单的

pairplot

。我不知道这是否可行，因为我没有使用

hue

我的数据集如下所示：

      High Jump  Discus Throw  Long Jump
0           859           732       1061
1           749           823        975
2           887           778        866
3           878           790        898
4           803           789        913
     ...           ...        ...
7963        714           571        760
7964        767           573        845
7965        840           461        804
7966        758           487        720
7967        714           527        809

t = sns.pairplot(new)

我的代码和图表如下所示：

      High Jump  Discus Throw  Long Jump
0           859           732       1061
1           749           823        975
2           887           778        866
3           878           790        898
4           803           789        913
     ...           ...        ...
7963        714           571        760
7964        767           573        845
7965        840           461        804
7966        758           487        720
7967        714           527        809

t = sns.pairplot(new)

---

有什么方法可以让这个更丰富多彩吗？

因为你没有像性别这样的分类数据，你可以使用PairGrid来操纵网格中的上、下或对角图形，使它更丰富多彩

import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

df = pd.read_csv('dataset.csv')

g = sns.PairGrid(df)
g.map_upper(sns.scatterplot,color='red')
g.map_lower(sns.scatterplot, color='green')
g.map_diag(plt.hist)

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由于

PairGrid

自动将颜色属性传递给绘图函数，因此每个绘图获得不同颜色的一种方法是创建自己的绘图函数，该函数忽略通过

PairGrid

传递的颜色（请注意，您显然不可能通过

hues

进行颜色编码）

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有些输入可以设置颜色编码，但查看文档时可能需要更多列（）。例如，如果你有一个单独的运动员性别栏，你可以在那里设置色调。问题是这是十项全能，所以没有性别栏。我认为这是不可能的。我不知道这是否是不可能的，但快速查看文档，看起来数据点可以是不同的颜色，只要它们有其他一些功能来区分它们。不知道你有没有。可以将数据点随机分配给类别。但我不知道你是否能用一种颜色画一张图，用另一种颜色画另一张图