建立 PairGrid
在探索資料集時，最早要做的任務之一，就是檢視變數配對之間的關係。這一步通常會先於進一步的分析。
Seaborn 透過 PairGrid 支援這種成對分析。在這個練習中，你會回到第 1 章分析過的車險保費資料。所有資料都已載入在變數 df 中。
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。
# Create a PairGrid with a scatter plot for fatal_collisions and premiums
g = sns.___(df, ___=["fatal_collisions", "premiums"])
g2 = g.___(sns.scatterplot)
plt.show()
plt.clf()