Generar una única imagen usando sklearn

[detective_jd]

Hola a todos, quería hacerles la siguiente consulta: Resulta que estoy haciendo algo de machine learning pero en la parte 8 del código intenté que las gráficas del facetgrid genere una imagen sola con las 6 gráficas, pero no pude.
Vor a poner el código

Código Python:

# sklearn
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, normalize
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
 
# generico
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import os
 
# --------------- Ejercicio 1
# ---------- parte 1
os.system("clear")
data = pd.read_csv("Mall_Customers.csv")
# ---------- parte 2
print("Parte 2\nAntes\n")
print(data.columns)
print("\n")
print(data.head())
print("\n")
print(data.shape)
print("\n")
print(data.dtypes)
# ---------- parte 3
print("\n--------------------\n")
print("Parte 3\nAhora\n")
"""
# sin variables dummy
data["Gender"] = data["Gender"].replace("Male", 1).replace("Female", 0)
print(data.head())
"""
 
# con variables dummy
df_dummys = pd.get_dummies(data, columns=["Gender"], drop_first=True)
print(df_dummys.head())
 
# ---------- parte 4
print("\n--------------------\n")
print("Parte 4\n")
# data = data.drop("CustomerID", axis=1)
# data = data.astype(np.float64)
# data = data.fillna(method="ffill")
df_dummys.set_index("CustomerID", drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
print(df_dummys.info())
# ---------- parte 5
print("\n--------------------\n")
print("Parte 5\n")
df_dummys = df_dummys.astype(np.float64)
print(df_dummys.dtypes)
print("\n")
print(df_dummys.head())
# ---------- parte 6
print("\n--------------------\n")
print("Parte 6\n")
df_grupo = df_dummys[["Annual Income (k$)", "Spending Score (1-100)"]]
print(df_grupo.head())
scaler = StandardScaler()
scaled_df = scaler.fit_transform(df_grupo)
normalized_df = normalize(scaled_df)
normalized_df = pd.DataFrame(normalized_df, columns=df_grupo.columns)
print("\n")
print(normalized_df.head())
# ----------
K = 3
km = KMeans(n_clusters=K)
km.fit(normalized_df)
pca = PCA(n_components=2)
X_principal = pca.fit_transform(normalized_df)
X_principal = pd.DataFrame(X_principal)
X_principal.columns = ["P1", "P2"]
print("\n")
print(X_principal.head())
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.scatter(X_principal["P1"], X_principal["P2"], c=km.predict(normalized_df))
plt.savefig("figura1.png")
plt.show()
# ---------- parte 7
print("\n--------------------\n")
print("Parte 7\n")
Sum_of_squared_distances = []
for k in range(1, 15):
    km = KMeans(n_clusters=k)
    km = km.fit(normalized_df)
    Sum_of_squared_distances.append(km.inertia_)
print(Sum_of_squared_distances)
plt.plot(Sum_of_squared_distances)
plt.savefig("figura2.png")
plt.show()
# ----------
K = 2
km = KMeans(n_clusters=K)
km.fit(normalized_df)
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.scatter(X_principal["P1"], X_principal["P2"], c=km.predict(normalized_df))
plt.savefig("figura3.png")
plt.show()
# ---------- parte 8
print("\n--------------------\n")
print("Parte 8\n")
df_dummys["c"] = km.predict(normalized_df)
print(df_dummys.head())
i = 1
[B]# aquí está la parte del problema
for col in df_dummys:
    grid = sns.FacetGrid(df_dummys, col="c")
    grid.map(plt.hist, col)
    plt.savefig("grilla" + str(i) + ".png")
    plt.show()
    i += 1
[/B]
 

Y no sé me ocurre cómo generar la imagen única, espero sus respuestas y saludos.