利用Seaborn绘制20个精美的pairplot图

这里给出利用Seaborn绘制20个精美的pairplot图的完整攻略。

1. 确定数据集

首先，确定需要绘制的数据集，例如seaborn提供的自带数据集iris。

import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')

2. 进行数据探索

接下来，可以对数据集进行初步探索，了解数据的特征和分布情况。

iris.head()
sns.pairplot(iris)

运行以上代码后，可以看到一张包含所有变量两两比较的散点图矩阵，可以从中了解各变量之间的相关性和分布情况。

3. 进行图形优化

可以通过修改图形元素的参数，对图形进行美化。例如修改散点图的点大小、修改坐标轴刻度等。

sns.pairplot(iris, height=2.5, aspect=1.2, diag_kind='kde', 
             plot_kws=dict(s=50, edgecolor='cyan', linewidth=0.5), 
             diag_kws=dict(shade=True, linewidth=1.5, alpha=0.8))

其中，height和aspect用于设置子图高度和宽高比；diag_kind用于设置对角线上的图形类型，例如核密度估计图kde；plot_kws用于设置散点图的参数，例如点大小s、边框颜色edgecolor和边框宽度linewidth；diag_kws用于设置对角线上图形的参数，例如阴影shade、线宽linewidth和透明度alpha等。

4. 绘制特定变量对

如果只需要绘制某些特定变量之间的关系，可以选择使用pairplot()的vars参数来指定需要绘制的变量名，例如：

sns.pairplot(iris, vars=['sepal_length', 'sepal_width'])

以上代码只会绘制sepal_length和sepal_width两个变量之间的散点图。

示例1：绘制不同种类之间的关系

以下代码用于绘制iris数据集中不同种类之间变量的关系。

sns.pairplot(iris, hue='species', height=2.5, aspect=1.2, palette='husl')

其中，hue参数用于指定需要按照哪个变量的类别进行分类，例如这里的species表示不同的鸢尾花种类。

示例2：绘制不同类别之间的关系

以下代码用于绘制titanic数据集中不同性别、不同存活情况之间的变量关系。

titanic = sns.load_dataset('titanic')
sns.pairplot(titanic, hue='survived', vars=['age', 'fare', 'class'], 
             height=2.5, aspect=1.2, palette='muted', 
             plot_kws=dict(s=50, edgecolor='red', linewidth=0.5), 
             diag_kws=dict(shade=True, linewidth=1.5, alpha=0.8))

以上代码绘制了三个变量age、fare和class在性别和存活情况两个类别中的关系。通过vars参数可以指定需要绘制的变量，hue参数指定需要按照哪个变量的类别进行分类，这里是survived，也就是存活情况。