为什么seaborn pairplot绘图会出现数据变白现象？如何解决？

你遇到的视图缩小后颜色泛白问题可通过以下调整解决：

问题原因 #

该现象是两个配置问题叠加导致的：

• hue是seaborn.pairplot的原生顶层参数，你将其放在plot_kws中传入会导致散点渲染逻辑异常，抗锯齿效果下大量重叠的散点边缘混合后出现泛白
• 散点默认的浅色描边在视图缩小时，密集排列的小尺寸点的描边混合后会产生整体变亮的视觉效果

修复后的代码 #

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv(r"https://pastebin.com/raw/7ez3WQzW")

def supplyHue(x):
    if x < 1:
        myReturn = 1
    elif x < 2:
        myReturn = 2
    elif x < 4:
        myReturn = 4
    elif x < 6:
        myReturn = 6
    elif x < 10:
        myReturn = 10
    elif x < 15:
        myReturn = 15
    elif x < 18:
        myReturn = 18
    else:
        myReturn = 20
    return myReturn

df['c'] = df.a.apply(lambda x: supplyHue(x)).astype('category') # 转为分类类型，固定颜色映射

g = sns.pairplot(
    df,
    corner=True,
    vars=['a', 'b'],
    hue='c', # 移到顶层传入hue参数
    plot_kws=dict(
        edgecolor='none', # 关闭散点描边
        s=15 # 可根据需要调整点大小，避免过度重叠
    ),
)
g.add_legend()
g.axes[1][0].grid()
plt.show()

修改后无论缩放视图，每个分箱对应的颜色都不会再出现泛白偏移的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者7824238