从Seaborn转化可视化，以散景

Question

我想要的相似的可视化如下所示使用散景。由于我是新来散景，我可能会想知道是否有是为下面的一个使用Seaborn简明的任何代码？

我的主要重点是如何编写相同的可视化代码的背景虚化

数据集

data = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv',index_col = 0) 

绘制数据集

import seaborn as sns 

sns.pairplot(data, x_vars = ['TV', 'Radio','Newspaper'], y_vars = ['Sales'],    
      size =7, aspect =.7, kind = 'reg') 

另外在Seaborn代码没有按不需要输入最合适的线。它会自动生成图中最佳拟合线，其中置信区间为。 在散景中可以进行这种绘图吗？

Answer 1

以上图表是肯定可能与背景虚化，在这个意义上，背景虚化可以借鉴他们，没有任何问题。但是这需要一些工作，并且需要更多的代码，而不是Seaborn。基本上你必须计算所有坐标并“手动”设置所有字形。由于散景0.12.2的，目前还没有任何类似的“单线”高电平bokeh.charts函数或图表。

增加更多的高层次图表类型骗这bokeh.charts是肯定的东西，我们想，但它可能会需要激励新的捐助来实现这一目标。幸运的是，Bokeh的这个领域是纯python，可能是新贡献者最容易接受的。如果你是在促进背景虚化可能有兴趣，我鼓励你在public mailing list或gitter chat channel伸手。我们总是乐于回答问题并帮助人们开始。