Python 用pairplot和相关法观察数据帧不同变量之间的关系

我从Kaggle获取了Pima糖尿病数据，用于操作和创建数据。但是，我想绘制导入pima数据的dataframe的两个不同变量之间的关系。我可以使用下面的查询来实现它

sns.pairplot(pima_data)

数据信息如下：

 Pregnancies  Glucose  BloodPressure  SkinThickness  Insulin   BMI  \
0            6      148             72             35        0  33.6   
1            1       85             66             29        0  26.6   
2            8      183             64              0        0  23.3   
3            1       89             66             23       94  28.1   
4            0      137             40             35      168  43.1   

   DiabetesPedigreeFunction  Age  Outcome  
0                     0.627   50        1  
1                     0.351   31        0  
2                     0.672   32        1  
3                     0.167   21        0  
4                     2.288   33        1 

下图为图像：

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但是，我无法弄清楚如何同时使用相关性方法和配对图绘制两个不同变量之间的关系。

是否尝试在每个散点图的顶部绘制线性回归

iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.PairGrid(iris)
g = g.map_diag(plt.hist)
g = g.map_offdiag(sns.regplot)

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我试图找出两个变量之间的相关性，然后用配对图绘制。我无法找到任何解决办法，如何实现它！！！我正在显示相关性。请提供更多关于你想要达到的目标的解释。你想知道r，r^2吗？你想绘制散点图，还是仅仅绘制一个相关矩阵？我想使用配对图和相关法来观察不同变量之间的关系。我可以使用相同的热图，然后pairplot来实现上述功能。我可以同时使用这两种方法来实现它吗