Python - seaborn.lmplot() 方法

简介

seaborn.lmplot() 是 seaborn 库中最常用的绘图方法之一，用于绘制线性回归模型的数据可视化图表。该方法使用的基础是 matplotlib 库，但相比于 matplotlib， seaborn 更加简单易于使用，是数据科学家和研究人员的常用工具之一。

使用方法

seaborn.lmplot() 方法主要接收以下参数：

• x：自变量数据，可以是 numpy.ndarray、pd.Series 或 pd.DataFrame；
• y：因变量数据，可以是 numpy.ndarray、pd.Series 或 pd.DataFrame；
• data：用于绘图的数据源，可以是 numpy.ndarray、pd.Series 或 pd.DataFrame；
• hue：根据筛选条件对数据进行分组；
• fit_reg：是否拟合回归线；
• palette：可视化所使用的颜色；
• markers：数据点的标记样式；
• scatter_kws：与 matplotlib 中 scatter() 方法中的参数类似，用于控制散点图的显示效果；
• line_kws：与 matplotlib 中 plot() 方法中的参数类似，用于控制线性回归线的显示效果；
• lowess：是否使用 locally weighted scatterplot smoothing（低通滤波）绘制散点图。

示例

以下是一个使用 seaborn.lmplot() 绘制简单线性回归图的示例：

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

# 设置绘图风格
sns.set_style("whitegrid")

# 导入数据
df = sns.load_dataset("tips")

# 绘制图表
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=df)

# 设置坐标轴标签
plt.xlabel("Total Bill")
plt.ylabel("Tip")

# 显示图表
plt.show()

执行上述代码，将得到以下结果：

其中，横轴代表餐厅账单的总金额，纵轴代表小费金额。

除此之外，seaborn.lmplot() 方法还支持多种参数和样式的设置，使用方法详见官方文档。

总结

seaborn.lmplot() 是 seaborn 库中最常用的绘图方法之一，用于绘制线性回归模型的数据可视化图表。使用该方法，我们可以轻松地展示数据之间的关系，并可通过调整参数和样式，优雅地呈现出数据的特征，是数据科学家和研究人员的必备工具之一。