我正在尝试查看两类不同变量的 Seaborn 对图，并且我希望看到非对角线上的 KDE，而不是散点图。该文档有有关如何执行 KDE 的说明all数据的 http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.PairGrid.html，但我希望看到每个数据子类的单独 KDE。欢迎提出建议！
我的代码看起来像这样：
plot = sns.pairplot(
df,
vars=labels,
hue='has_accident',
palette='Set1',
diag_kind='kde',
)
结果是：
正如您所看到的，数据足够密集，很难看出非对角线上红色和蓝色数据的差异。
你的意思可能是这样的：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.PairGrid(iris, hue="species", hue_kws={"cmap": ["Blues", "Greens", "Reds"]})
g = g.map_diag(sns.kdeplot, lw=3)
g = g.map_offdiag(sns.kdeplot, lw=1)
plt.show()
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