<jupyter_start><jupyter_text>PairGridsOs PairGrids são tipos gerais de gráficos que permitem mapear tipos de plotagem diferentes para linhas e colunas de um grid, isso ajuda você a criar plots similares separadas por categoias.<jupyter_code>import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
iris = sns.load_dataset('iris')
iris.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>PairGridPairgrid é um plot de grade para traçar relacionamentos entre pares de um conjunto de dados.<jupyter_code># Just the Grid
sns.PairGrid(iris)
# Then you map to the grid
g = sns.PairGrid(iris)
g.map(plt.scatter)
# Altera os tipos de plots na diagonal, parte superior e inferior.
g = sns.PairGrid(iris)
g.map_diag(plt.hist)
g.map_upper(plt.scatter)
g.map_lower(sns.kdeplot)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>pairplotPairplot é uma versão mais simples do PairGrid (você usará com bastante frequência)<jupyter_code>sns.pairplot(iris)
sns.pairplot(iris,hue='species',palette='rainbow')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>FacetGridFacetGrid é a maneira geral de criar plots de grades com base em um recurso:<jupyter_code>tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()
# Só a grade
g = sns.FacetGrid(tips, col="time", row="smoker")
g = sns.FacetGrid(tips, col="time",  row="smoker")
g = g.map(plt.hist, "total_bill")
g = sns.FacetGrid(tips, col="time",  row="smoker",hue='sex')
# Observe como os argumentos vêm após a chamada do plt.scatter
g = g.map(plt.scatter, "total_bill", "tip").add_legend()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>JointGridJointGrid é a versão geral para grades tipo jointplot (), para um exemplo rápido:<jupyter_code>g = sns.JointGrid(x="total_bill", y="tip", data=tips)
g = sns.JointGrid(x="total_bill", y="tip", data=tips)
g = g.plot(sns.regplot, sns.distplot)<jupyter_output><empty_output>
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