python多网格散点图species进行分类

下面是一个基本的Python代码示例，用于在多个网格中绘制按物种分类的散点图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 创建一个多网格图形
g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", hue="species", col_wrap=2)

# 在每个子图中绘制散点图
g.map(plt.scatter, "total_bill", "tip")

# 添加图例
g.add_legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用Seaborn库中的`load_dataset()`函数加载了一个名为“tips”的数据集，它包含有关不同用餐人群的信息，例如账单金额和小费金额。我们使用`FacetGrid()`函数创建了一个多网格图形，并指定了要按性别分列，并使用物种进行着色。我们然后使用`map()`函数在每个子图中绘制了散点图，并使用`add_legend()`函数添加图例。最后，我们使用`plt.show()`函数显示了这个多网格散点图。