Я новичок в python, пытаюсь составить график распределения Висконсина по раку молочной железы (Diagnosti c) из UCI респираторного машинного обучения.
Мой набор данных выглядит так
(Mean_Radius) (Mean_Texture) Mean_Perimeter) (Mean_Area) (Mean_Smoothness) Diagnosis
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
(17.99) (10.38) (122.80) (1001.0) (0.11840) M
(12.99) (11.38) (125.80) (1021.0) (0.12540) B
(15.99) (9.38) (123.80) (1000.0) (0.21840) M
(12.09) (12.38) (135.80) (900.0) (0.32540) B
Я хочу создать что-то похожее на картинку ниже (распределение всех 30 функций) 
, но оба класса разделены так:
кто-нибудь знает, как я могу сделать это в python или в Matlab?
Я попробовал этот код, но он не дает мне именно то, что я хочу.
sns.pairplot(Data,vars=['Mean_Radius','Mean_Texture','Mean_Perimeter','Mean_Area','Mean_Smoothness','Mean_Compactness','Mean_Concavity','Mean_ConcavePts','Mean_Symmetry','Mean_FractalDim','SE_Radius','SE_Texture','SE_Perimeter','SE_Area','SE_Smoothness','SE_Compactness','SE_Concavity','SE_ConcavePts','SE_Symmetry','SE_FractalDim','Worst_Radius','Worst_Texture','Worst_Perimeter','Worst_Area','Worst_Smoothness','Worst_Compactness','Worst_Concavity','Worst_ConcavePts','Worst_Symmetry','Worst_FractalDim'], hue='Diagnosis')
Есть ли альтернативный способ сделать этот график для всех 30 объектов, которые четко показывают оба класса?