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Seaborn是基於matplotlib的Python可視化庫。它提供了一個高級界面來繪製有吸引力的統計圖形。Seaborn其實是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，不需要經過大量的調整就能使你的圖變得精緻。
今天給大家介紹的是pairplot，話不多說，直接進入正題。
注：所有代碼均在IPython notebook中實現
pairplot
pairplot中pair是成對的意思，pairplot主要展現的是變量兩兩之間的關係（線性或非線性，有無較爲明顯的相關關係），照例來總覽一下pairplot的API。
下面用鳶尾花數據集來介紹pairplot的用法。鳶尾花數據集已經用了不少次了，但大多數人（我也）可能還不知道鳶尾花長啥樣，先上張鳶尾花的圖。
先導入相關的包，並配置相關的參數
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
sns.set_style('white',{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})
#導入seaborn自帶iris數據集
data=sns.load_dataset("iris")
#爲了方便大家觀看，把列名換成中文的
data.rename(columns={"sepal_length":"萼片長",
"sepal_width":"萼片寬",
"petal_length":"花瓣長",
"petal_width":"花瓣寬",
"species":"種類"},inplace=True)
kind_dict = {
"setosa":"山鳶尾",
"versicolor":"雜色鳶尾",
"virginica":"維吉尼亞鳶尾"
}
data["種類"] = data["種類"].map(kind_dict)
data.head() #數據集的內容如下
先來直觀看看pairplot長什麼樣
sns.pairplot(data)
可以看到對角線上是各個屬性的直方圖（分佈圖），而非對角線上是兩個不同屬性之間的相關圖，從圖中我們發現，花瓣的長度和寬度之間以及萼片的長短和花瓣的長、寬之間具有比較明顯的相關關係。
接下來介紹一下pairplot主要的參數及其用法
kind：用於控制非對角線上的圖的類型，可選"scatter"與"reg"
diag_kind：控制對角線上的圖的類型，可選"hist"與"kde"
sns.pairplot(data,kind="reg",diag_kind="kde")
將 kind 參數設置爲 "reg" 會爲非對角線上的散點圖擬合出一條迴歸直線，更直觀地顯示變量之間的關係。
那對於不同種類的花，其花萼和花瓣有什麼比較鮮明的特徵嗎？我們通過hue參數把不同種類的花區分開，進行進一步分析。
hue ：針對某一字段進行分類
#不同類別的點會以不同的顏色顯現出來
sns.pairplot(data,hue="種類")
我們可以從經過hue分類後的pairplot中發現，不論是從對角線上的分佈圖還是從分類後的散點圖，都可以看出對於不同種類的花，其萼片長、花瓣長、花瓣寬的分佈差異較大，換句話說，這些屬性是可以幫助我們去識別不同種類的花的。
比如，對於萼片、花瓣長度較短，花瓣寬度較窄的花，那麼它大概率是山鳶尾。
當然，可以通過palette 參數來調出自己想要的顏色
palette：控制色調
sns.pairplot(data,hue="種類",palette="husl")
markers：控制散點的樣式
sns.pairplot(data,hue="種類",markers=["+", "s", "D"])
當我們想單獨研究某兩個（或多個）變量的關係時，我們只需要通過vars參數指定你想研究的變量
vars,x_vars,y_vars：選擇數據中的特定字段，以list形式傳入
#單獨用vars參數選擇"萼片長 "和"花瓣長"兩種屬性
sns.pairplot(data,vars=["萼片長","花瓣長"])
# 用x_vars和 y_vars參數指定
# 需要注意的是，x_vars和y_vars要同時指定
sns.pairplot(data,x_vars=["萼片長","花瓣寬"],
y_vars=["萼片寬","花瓣長"])
更多的樣式可以通過plot_kws和diag_kws來進行控制
plot_kws：用於控制非對角線上的圖的樣式
diag_kws：用於控制對角線上圖的樣式
sns.pairplot(data,diag_kind="kde",
plot_kws=dict(s=50,edgecolor="w",color="g",alpha=.5),
diag_kws=dict(shade=True,color="r"))
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