python - 如何更改seaborn的pairplot()函数中的bin数？

Question

我有一个包含 36000 行和 51 列的数据集。每行都是一个观察值，前 50 列是每个观察值的 50 个不同特征。第 51 列的值为 0 或 1，其中 0 表示观测值属于 A 类，1 表示观测值属于 B 类。

现在假设我想制作第一列的值的直方图，将其称为“Feature1”。据我所知，matplotlib的plt.hist()无法在同一个图中绘制2个直方图，其中一个对应于A类中Feature1的特征，另一个对应于B类中的特征。另外，seaborn 的 sns.distplot 也不能​​做到这一点。所以我决定尝试如下seaborn的pairplot

sns.pairplot(df, vars = ["Feature1"], hue= "Class", diag_kind = "hist", diag_kws= dict(alpha=0.55))

Feature1 是第一列的名称，Class 是最后一列的名称，其中包含每个观测值的类标签。显示的直方图很好，但我想增加使用的垃圾箱数量。遗憾的是我没有找到任何方法来使用这个特定的函数来做到这一点。

有人知道这个问题的解决方案吗？谢谢

Answer 1

阐述comment通过 Bugbeeb ，当使用 diag_kind = 'hist' 时，diag_kws 被传递到 plt.hist() 中。文档中没有对此进行概述，但从 source 中可以清楚地看出这一点,

def PairPlot(...):
    # ...
    if diag_kind == "hist":
        grid.map_diag(plt.hist, **diag_kws)
    # ...

自 plt.hist()接受参数 bins 作为整数来控制您可以简单执行的 bin 数量

sns.pairplot(df, vars = ["Feature1"], hue = "Class", diag_kind = "hist", 
             diag_kws = {'alpha':0.55, 'bins':n})

其中 n 是所需的 bin 数量，为 int。