Python：动态生成seaborn图，然后并排显示结果？

Question

我正在尝试为Pandas数据帧的数值变量生成多个seaborn内核密度图。我有一个列表中所有数值列的名称，numberCol。目前，我可以为我显式命名的每个变量生成一个kdeplot，如下所示：

import seaborn as sbn
sbn.set_style('whitegrid')
sbn.kdeplot(np.array(df.v2), bw=0.5) # for pandas.core.frame.DataFrame input

有没有更好的方法来迭代numberCol列表，为numberCol中的每个变量生成一个sbn.kdeplot，然后用比以下更聪明的方式并排显示它们：

^{pr2}$

Answer 1

如果我理解你的问题，这应该能解决问题

Ncols = 9
cols = ['col_{:d}'.format(i) for i in range(Ncols)]
df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(1000,Ncols)),columns=cols)

fig, axs = plt.subplots(3,3) # adjust the geometry based on your number of columns to plot
for ax,col in zip(axs.flatten(), cols):
    sns.kdeplot(df[col], ax=ax)