可视化库-seaborn-回归分析绘图(第五天)
1. sns.regplot() 和 sns.lmplot() 绘制回归曲线
- import numpy as np
- import pandas as pd
- from scipy import stats, integrate
- import matplotlib.pyplot as plt
- import seaborn as sns
- sns.set(color_codes=True)
- np.random.seed(sum(map(ord, 'distributions')))
- tips = sns.load_dataset('tips')
- print(tips.head())
- # regplot() 和 lmplot() 画出拟合曲线
- sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
- plt.show()
2. 对于离散的变量来说,可以添加x_jitter产生随机的偏移
- sns.regplot(x='size', y='tip', data=tips, x_jitter=0.1)
- plt.show()
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