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PairGridのSeaborn相関係数

以下に示すように、g.map_lowerまたはg.map_upperで使用できるmatplotlibまたはseabornプロットがあり、各二変量プロットの相関係数を表示できますか？ plt.textは、面倒なプロセスである以下の例を取得するために手動でマッピングされました。

enter image description here

pythonseaborn
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wblack

いくつかのルールに従う限り、任意の関数をmap_*メソッドに渡すことができます：1）「現在の」軸にプロットする必要があり、2）位置引数として2つのベクトルを取る必要があり、3）必要があるcolorキーワード引数を受け入れます（hueオプションとの互換性が必要な場合は、オプションで使用します）。

したがって、あなたの場合は、小さなcorrfunc関数を定義してから、注釈を付けたい軸全体にマップする必要があります。

import numpy as np
from scipy import stats
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="white")

mean = np.zeros(3)
cov = np.random.uniform(.2, .4, (3, 3))
cov += cov.T
cov[np.diag_indices(3)] = 1
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 100)
df = pd.DataFrame(data, columns=["X", "Y", "Z"])

def corrfunc(x, y, **kws):
    r, _ = stats.pearsonr(x, y)
    ax = plt.gca()
    ax.annotate("r = {:.2f}".format(r),
                xy=(.1, .9), xycoords=ax.transAxes)

g = sns.PairGrid(df, palette=["red"])
g.map_upper(plt.scatter, s=10)
g.map_diag(sns.distplot, kde=False)
g.map_lower(sns.kdeplot, cmap="Blues_d")
g.map_lower(corrfunc)

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mwaskom