看起来hue列是连续的并且只包含唯一的值，因为对角线是由kdeplot s组成的，所以当每个kde都是由一个值组成时，对角线是不起作用的。
解决这个问题的一种方法是使用堆叠的histplot。当涉及大量数据时，这可能会很慢。
另一种方法是使色调列离散，例如通过对它们进行舍入。

一个可重复的例子

首先，让我们尝试使用易于重现的数据重现问题：

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

np.random.seed(20220226)
df = pd.DataFrame({f'Sensor {i}': np.random.randn(100) for i in range(1, 4)})
df['damage'] = np.random.rand(100)

sns.pairplot(df, hue="damage")

使用堆叠直方图

sns.pairplot(df, hue="damage", diag_kind='hist', diag_kws={'multiple': 'stack'})

通过舍入使色调列离散：

df['damage'] = (df['damage'] * 5).round() / 5  # round to multiples of 0.2
sns.pairplot(df, hue="damage")

我假设这里的问题是“当色调变量是数值时，如何为散点图而不是对角线绘制色调Map”。

mpg = sns.load_dataset("mpg")
sns.pairplot(mpg, hue="cylinders", diag_kws=dict(hue=None, color=".2"))