pairplot=sns.pairplot(data,hue='folder')总共有40个品种，在散点图的对角线可以显示出峰值图吗

根据您提供的信息，我们可以做出以下推断：

- `sns.pairplot` 是 Seaborn 库中用于绘制散点图矩阵的函数。
- `data` 是用于绘制散点图矩阵的数据集，其中 `hue='folder'` 表示按照 `folder` 列的取值进行分类绘图。
- 数据集中包含了 40 个品种的数据。

根据这些信息，我们可以得出以下结论：

- 在 `sns.pairplot` 的对角线上，绘制的是每个变量的直方图或密度图，而不是峰值图。
- 对于包含 40 个品种的数据集，绘制散点图矩阵可能会变得非常复杂和混乱，可能不太适合直接观察和分析数据。在这种情况下，您可能需要考虑其他可视化方法或数据处理技术来更好地探索您的数据。

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g = sns.pairplot(X, hue=X["Clusters"],markers=["o", "s", "D"])

`g = sns.pairplot(X, hue=X["Clusters"], markers=["o", "s", "D"])` 是一个用于绘制散点图矩阵的函数。其中，`X` 是一个数据集，`"Clusters"` 是数据集中的一个列名，表示数据点的聚类标签。`markers=["o", "s", "D"]` 表示使用不同的标记样式来绘制散点图，分别对应圆圈（o）、正方形（s）和菱形（D）。

这个函数会为数据集中的每个聚类生成一个散点图矩阵，以便我们可以观察不同类别数据点之间的关系。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()如何保存这两张图

你可以在代码的最后添加以下语句来保存这两张图：

fig.savefig('heatmap.png')
sns_plot = sns.pairplot(data,hue='folder')
sns_plot.savefig('pairplot.png')

这将会把热力图保存为 `heatmap.png`，把散点图矩阵保存为 `pairplot.png`，并将它们存储在当前工作目录下。请确保你有当前工作目录的写入权限。