将画布切割成2X2的子图，在每个子图里用seaborn绘制小提琴图展示iris的属性并按照species进行分组。

以下是代码实现：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
iris_df = sns.load_dataset("iris")

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 8))

for ax, col in zip(axes.flat, iris_df.columns[:-1]):
    sns.violinplot(x="species", y=col, data=iris_df, ax=ax)

plt.tight_layout()
plt.show()

这里我们使用了 `sns.violinplot()` 来绘制小提琴图，其中 `x` 是按照 `species` 进行分组的分类变量，`y` 是需要绘制小提琴图的属性。通过将 `violinplot()` 函数嵌入到循环中，我们可以在每个子图中绘制不同的小提琴图。最后通过 `plt.tight_layout()` 和 `plt.show()` 来展示图像。

相关问题

用seaborn展示iris的petal.width属性并按照species进行分组

可以使用seaborn的FacetGrid函数对iris数据集进行可视化，并按照species进行分组。下面是一个示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载iris数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 使用FacetGrid绘制petal.width属性的分布图
g = sns.FacetGrid(iris, col='species')
g.map(sns.histplot, 'petal_width')

# 显示图形
plt.show()

运行后会得到一个按照species分组的petal.width分布图，如下图所示：


seaborn绘制小提琴图并且设置split参数完整代码

好的，以下是使用Seaborn库绘制小提琴图并设置split参数的完整代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
data = sns.load_dataset("tips")

# 绘制小提琴图
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=data, split=True)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用了Seaborn库的load_dataset函数导入了一个名为“tips”的数据集。这个数据集包含了关于餐厅小费的信息，包括日期、总账单金额和顾客的性别等等。

接下来，我们使用violinplot函数绘制小提琴图。x轴表示日期，y轴表示总账单金额，hue参数表示按照顾客的性别进行分组，split参数表示将小提琴图分成两部分，分别表示男性和女性。

最后，我们使用plt.show()函数显示图形。