掌握 Seaborn：Python 数据可视化高级篇

在前两篇文章中，我们探讨了 Seaborn 的基础和中级功能，包括了如何绘制各种统计图形以及如何控制图形的样式和颜色。在这篇高级篇中，我们将更进一步，介绍如何使用 Seaborn 创建复合图形，如网格图、因子图和聚类热图等。

一、网格图

网格图（Grids）是一种用于显示高维数据关系的强大工具。Seaborn 提供了 PairGrid 和 FacetGrid 类来创建自定义网格图。

PairGrid 允许我们在数据集的每一对变量之间绘制不同的图形。它比 pairplot 更灵活，因为它允许我们自定义网格上每个小图的类型。

下面的例子展示了如何使用 PairGrid 创建网格图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
data = iris.data
feature_names = iris.feature_names
df = pd.DataFrame(data, columns=feature_names)

# 创建 PairGrid
g = sns.PairGrid(df)

# 在对角线上绘制直方图
g.map_diag(sns.histplot)

# 在上半部分绘制散点图
g.map_upper(plt.scatter)

# 在下半部分绘制密度图
g.map_lower(sns.kdeplot)

plt.show()

二、因子图

因子图（Factor plot）是一种可以将一个或多个分类变量的函数关系绘制在一个图形上的方法。Seaborn 的 factorplot 函数提供了这个功能。

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.factorplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, kind="bar")
plt.show()

三、聚类热图

聚类热图（Clustermap）是一种特殊的热图，它同时在行和列上进行层次聚类。这使得我们能够看到数据中的结构，并可以根据这些结构对数据进行解释。

下面的例子展示了如何使用 Seaborn 创建聚类热图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 flights 数据集
flights = sns.load_dataset("flights")

# 将数据集转换为透视表形式
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")

# 创建聚类热图
sns.clustermap(flights)

plt.show()

四、结论

在这篇文章中，我们探讨了 Seaborn 的高级功能，包括如何创建网格图、因子图和聚类热图。通过使用这些高级功能，我们可以更好地探索和理解我们的数据。虽然这些技术在初看起来可能有些复杂，但是一旦掌握了它们，我们就可以轻松地创建复杂且信息丰富的可视化。