python-3.x - 除了诊断之外，是否可以从 Seaborn Pairplot 中删除一个类？

Question

我有一个包含三类错误 [-1, 0, 1] 的数据集。我对分析 [0] 分布很感兴趣，但由于它的数量超过了其他类，因此散点图非常难以辨认。

sns.pairplot(X_test, hue="ERRORS",kind='scatter', markers=["o",".","D"])

有没有办法从散点图中删除类 [0] 但将其保留在分布图中？

在此先感谢您的帮助，

标签： python-3.xseaborn

Answer 1

使用PairGrid而不是pairplot传递拒绝许多潜在色调级别的自定义绘图函数：

def filtered_scatterplot(x,y,ignore=None,label=None,**kwargs):
    if label is None or ignore is None or label not in np.asarray(ignore):
        sns.scatterplot(x=x,y=y,**kwargs)
        
penguins = sns.load_dataset('penguins')
g = sns.PairGrid(penguins, hue="species")
g.map_diag(sns.kdeplot)
g.map_offdiag(filtered_scatterplot, ignore=['Chinstrap','Gentoo'])