极客教程Seaborn多情节网格 介绍
我们将在这篇文章中看一下多维绘图数据。在不同的数据集子集上无数次地绘制相同的图是一种有价值的策略。它使浏览者能够迅速地从复杂的数据集中提取大量的数据。我们将以两种不同的方式在Seaborn中绘制许多图形。第一种是使用Facetgrid()方法，第二种是隐式使用Matplotlib。
在seaborn中有不同的多图网格，它们被列在下面。
| 序号 | 名称和描述 |
|---|---|
| 1 | FacetGrid()当你想把一个变量的分布或多个变量之间的关系在你的数据集的子集中分别可视化时，FacetGrid类很有用。 |
| 2 | Pairplot()用来绘制数据集中的配对关系。 |
| 3 | PairGrid()用来绘制数据集中的成对关系的子图格。 |
| 4 | Jointplot()用来绘制两个变量的双变量和单变量图。 |
| 5 | JointGrid()被用作网格，用于绘制带有边际单变量图的双变量图。 |
在继续了解这些图的工作原理之前，我们将了解如何从seaborn库中加载内置的数据集，因为我们将使用这些数据集来学习这些函数。
Seaborn除了是一个统计图表工具包外，还包含各种默认数据集。我们将使用其中一个内置的数据集作为默认数据集的例子。
让我们考虑第一个例子中的提示数据集。小费 “数据集包括可能在餐馆吃过饭的人的信息，以及他们是否给服务员留下了小费，还有他们的性别、吸烟状况和其他因素。
Seaborn.get_dataset_names() 方法有助于检索所有内置数据集的名称。
seaborn.get_dataset_names()
load_dataset()方法有助于将带有名称的数据集加载到一个数据结构中。
Tips=seaborn.load_dataset('tips')
上面这行代码有助于将名称为 “tips “的数据集加载到一个名为tips的数据结构中。
现在我们知道了从哪里加载数据集，我们可以继续了解seaborn中多图网格的工作。