散布図にマージナルヒストグラムを追加

seaborn.JointGrid を使うと、散布図と上部・右側のヒストグラムを自由に組み合わせられます。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.JointGrid(
    data=iris,
    x="petal_length",
    y="petal_width",
    height=4.5,
)
g.plot_joint(sns.scatterplot, hue=iris["species"], palette="Set2", alpha=0.7, s=50)
g.plot_marginals(sns.histplot, element="step", color="#9ca3af", alpha=0.6)

g.fig.suptitle("花弁長と花弁幅の分布", y=1.02)
g.fig.tight_layout()

plt.show()

seaborn.JointGrid を使うと、散布図と上部・右側のヒストグラムを自由に組み合わせられますの図

読み方のポイント #

中央の散布図で相関を、周辺のヒストグラムで単独分布を同時に確認できる。
plot_joint と plot_marginals を別々に呼び出すことで、プロット種類の組み合わせを細かく選べる。
色分けした場合は JointGrid 内で凡例を追加する必要があるので ax_joint.legend() を活用しよう。