seaborn加格网

Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，它提供了高级接口来创建复杂的统计图形和数据可视化。格网图（Gridplot）是Seaborn中的一个重要功能，它允许你在同一个画布上展示多个小图或子图，并且这些子图按照网格的方式布局。

在Seaborn中，你可以使用`gridspec`模块或者`gridplot`函数来创建格网图。例如，如果你想要创建一个2x2的小网格，其中每个子图代表一种数据分布或分析结果，你可以这样做：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 假设我们有一些数据
data = np.random.rand(100, 2)
g = sns.FacetGrid(data, col="column_label", row="row_label", height=3, aspect=.7)
g.map(sns.scatterplot, "x", "y")

# 或者使用 `gridplot`
g = sns.relplot(x="x", y="y", data=data, kind="scatter",
                col="variable", hue="group",
                grid=(2, 2), size='size', palette='ch:r=-.2,d=.3_r')

在这里，`FacetGrid`是创建格网的基本工具，`map`方法用于将同一类型的图表应用到每一组子图上，而`relplot`则是在给定的网格上直接绘制不同类型的图表。

相关问题：
1. Seaborn的`gridspec`模块主要用于什么？
2. 如何用Seaborn创建不同列的子图并显示数据？
3. `gridplot`函数中的参数如`grid=(2, 2)`具体是什么意思？