建立 JointGrid 與 jointplot
Seaborn 的 JointGrid 會把單變量圖（例如直方圖、rug 圖與 kde 圖）與雙變量圖（例如散佈圖與迴歸圖）結合起來。建立這些圖表的流程，你現在應該已經很熟悉了。這些圖也示範了 Seaborn 如何提供方便的函式，把多個圖表組合在一起。
在這些練習中，我們會使用先前看過的共享單車資料。在本題中，我們要觀察濕度與總租借量之間的關係，看看是否有值得之後進一步探索的有趣關聯。
本練習屬於課程
Seaborn 資料視覺化中級
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Build a JointGrid comparing humidity and total_rentals
sns.___("whitegrid")
g = sns.___(___="hum",
___="total_rentals",
data=df,
xlim=(0.1, 1.0))
g.plot(sns.___, sns.histplot)
plt.show()
plt.clf()