在seaborn Pairgrid中绘制下三角形

我对seaborn Pairgrid有点挣扎.

假设我有一个像这样的Pairgrid:

如您所见,上三角形图反映了下三角形.我希望能够只绘制下三角形图,但到目前为止我找不到简单的方法.你能帮助我吗？

可能应该是一种更简单的方法,但这是有效的

import numpy as np
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.pairplot(iris)
for i, j in zip(*np.triu_indices_from(g.axes, 1)):
    g.axes[i, j].set_visible(False)

这基本上与接受的答案相同，但是使用来自seaborn.PairGrid以下方面的官方方法：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set()
iris = sns.load_dataset("iris")

def hide_current_axis(*args, **kwds):
    plt.gca().set_visible(False)

g = sns.pairplot(iris)
g.map_upper(hide_current_axis)

隐藏下半部分也很容易：

g.map_lower(hide_current_axis)

或隐藏对角线：

g.map_diag(hide_current_axis)

或者，只需PairGrid直接使用即可进行更多控制：

from itertools import groupby

def stackedhist(data, stackby, **kwds):
    groups = groupby(zip(stackby, data), lambda x: x[0])
    grouped_data = [[v for _, v in items] for key, items in groups]
    plt.hist(grouped_data, stacked=True, edgecolor='none')

g = sns.PairGrid(iris, diag_sharey=False)
g.map_lower(sns.scatterplot, data=iris, hue='species', alpha=0.3, edgecolor='none')
g.map_diag(stackedhist, stackby=iris['species'])
g.map_upper(hide_current_axis)

这使：