sns.pairplot(data,diag_kind='kde')出来的x轴y轴都是显示不出来的空格 怎么处理 python

这种情况通常是因为数据中包含了一些非数值类型的数据，比如字符串或者布尔值，导致无法绘制出图形。你可以通过以下方法解决：

1. 检查数据中是否有非数值类型的数据，如果有，可以将其转换为数值类型，比如将字符串转换为数字或者将布尔值转换为0或1。

2. 如果数据中含有缺失值，可以使用 Pandas 的 fillna() 方法将缺失值填充为特定值或者使用 dropna() 方法删除含有缺失值的行。

3. 如果以上两种方法都无法解决问题，可以尝试使用 Seaborn 的其他绘图方法，比如 sns.scatterplot() 或者 sns.histplot() 来绘制数据分布图。

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sn.pairplot(x, corner=True, diag_kind='auto', kind='hist', diag_kws=dict(bins=50), plot_kws=dict(pmax=0.9))

这是一段代码，它调用了 seaborn 库的 pairplot() 函数来绘制数据集中的多个变量之间的关系图。其中 x 是一个 pandas DataFrame 或 Series，corner=True 表示将上三角和下三角都显示数据，diag_kind='auto' 表示根据数据类型自动选择对角线上的图表类型，kind='hist' 表示非对角线上用直方图显示数据，diag_kws=dict(bins=50) 表示对角线上的直方图分成 50 个小区间，plot_kws=dict(pmax=0.9) 表示在绘制散点图时，只显示 p 值小于等于 0.9 的点。

yolov5中sn.pairplot(x, corner=True, diag_kind='auto', kind='hist', diag_kws=dict(bins=50), plot_kws=dict(pmax=0.8))

这是yolov5中的一个函数调用，用于绘制输入数据x的特征分布图。具体参数含义如下：

- x：输入的数据，可以是一个numpy数组或pandas DataFrame。
- corner：bool类型，表示是否绘制角落的联合分布图，默认为True。
- diag_kind：{'auto', 'hist', 'kde'}，表示对角线上要绘制的图形类型，默认为'auto'，即根据数据类型自动选择绘图类型。
- kind：{'scatter', 'reg'}，表示非对角线上要绘制的图形类型，默认为'hist'，即直方图。
- diag_kws：字典类型，表示对角线上图形的参数设置，比如直方图的bin个数等。
- plot_kws：字典类型，表示非对角线上图形的参数设置，比如散点图的点大小等。