Python可视化 | Seaborn5分钟入门五——lmplot回归图

Python可视化 | Seaborn5分钟入门五——lmplot回归图

Seaborn是一个基于matplotlib的高级Python可视化库，提供简洁、美观的统计图形绘制界面，简化了matplotlib的使用。它在matplotlib基础上封装了更高级API，使得图形绘制变得容易。所有代码示例通常在IPython notebook中实现。
Seaborn的lmplot用于绘制回归图，直观展示数据内在关系。其API包含多种参数，包括但不限于：
lmplot(x, y, data, hue, col, row, palette, col_wrap, size, aspect, markers, sharex, sharey, hue_order, col_order, row_order, legend, legend_out, x_estimator, x_bins, x_ci, scatter, fit_reg, ci, n_boot, units, order, logistic, lowess, robust, logx, x_partial, y_partial, truncate, x_jitter, y_jitter, scatter_kws, line_kws)
常用参数解释如下：
col: 按指定属性在列上分类row: 按指定属性在行上分类col_wrap: 指定每行的列数，最多等于col参数对应的不同类数量aspect: 控制图形长宽比sharex, sharey: 分享x轴、y轴刻度（默认为True）hue: 用于分类ci: 控制回归的置信区间（统计学知识）x_jitter, y_jitter: 随机增加x轴、y轴噪音点order: 控制回归幂次（一次以上为多项式回归）lmplot示例中，首先导入必要的包，然后使用内置的tips数据集。lmplot对数据集进行一元线性回归，展示最佳拟合直线。通过参数调整，可以实现分类、改变样式、控制图表布局和统计特性等。一些高级参数涉及更深入的统计学知识，详细信息请参考官方文档。
实践示例中，通过代码演示lmplot的使用方法和参数作用，直观展示数据关系和统计模型。Seaborn库提供丰富的功能和参数选项，方便用户灵活定制统计图形。
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2024-11-07