PairGrid 서브플롯을 한 번에 그려주는 pairplot 과 비슷하지만 다르다?!

안녕하세요 :)
파이썬의 대표적인 시각화 도구인 matplotlib을 사용하기 쉽게 만들어 놓은 seaborn 갤러리 예제를 보고 있습니다.
이번 영상에서는 PairGrid를 볼텐데요.

PairGrid는 pairplot하고 거의 비슷하지만 약간의 차이점이 있는데요.
일단 먼저 pairplot을 보도록 합니다.

seaborn의 pairplot은 데이터 집합에 두 수치 변수간의 관계를 표시합니다.

기본적으로 이 함수는 데이터의 각 숫자 변수를 단일 행의 y축과 단일 열에 걸친 x축에서 공유하도록 축의 그리드를 만듭니다. 대각선 그림은 다르게 처리됩니다. 일변량 분포도를 그려 각 열에 있는 데이터의 주변 분포를 표시합니다.
변수의 부분 집합을 표시하거나 행과 열에 다른 변수를 표시할 수도 있습니다.

seaborn는 PairGrid 는 여러 변수를 표현합니다.
이 개체는 데이터 집합의 각 변수를 여러 축의 그리드에서 열과 행에 매핑합니다. 서로 다른 축 수준 표시 함수를 사용하여 상한 및 하한 삼각형에 이변량 그림을 그릴 수 있으며 각 변수의 주변 분포를 대각선에 표시할 수 있습니다.

pairplot 은 PairGrid를 사용하기 쉽게 추상화 해 놓은 기능입니다.
그래서 PairGrid가 좀 더 많은 기능을 제공합니다.

Paired density and scatterplot matrix
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import seaborn as sns
sns.set(style="white")

df = sns.load_dataset("iris")

g = sns.PairGrid(df, diag_sharey=False)
g.map_lower(sns.kdeplot)
g.map_upper(sns.scatterplot)
g.map_diag(sns.kdeplot, lw=3)
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