Lernen Kombination von Regression und Rastern

Die lmplot (lineares Modell-Diagramm) ist eine Abbildungsfunktion auf Figurenebene, die regplot und FacetGrid kombiniert.

Während regplot ideal für eine einzelne Beziehung ist, ermöglicht lmplot den Vergleich linearer Beziehungen über verschiedene Kategorien hinweg. Sie können Daten nach Farbe (hue) trennen oder sie in verschiedene Teilplots aufteilen (col/row), was es besonders nützlich macht, um Fragen wie „Ändert sich die Beziehung zwischen Rechnung und Trinkgeld, wenn der Kunde Raucher ist?“ zu beantworten.

Wichtige Parameter

hue: Trennung der Daten nach Farbe und Zeichnen einer separaten Regressionslinie für jede Gruppe;
col / row: Aufteilung der Daten in separate Teilplots;
markers: Eine Liste von Symbolen zur visuellen Unterscheidung der Gruppen (z. B. ['o', 'x']), was die Zugänglichkeit verbessert.

Beispiel

Hier vergleichen wir die Trinkgelder, die während des Mittagessens und Abendessens gegeben wurden. Beachten Sie, wie col die Ansicht aufteilt, während hue Raucher innerhalb jeder Ansicht vergleicht.


              1234567891011121314151617
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('tips')

# Create a grid of regression plots
sns.lmplot(
    data=df,
    x='total_bill',
    y='tip',
    col='time',       # Split: Lunch vs Dinner
    hue='smoker',     # Color: Yes vs No
    palette='Set1'
)

plt.show()

Aufgabe

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Analyse des Tips-Datensatzes, um zu untersuchen, wie Geschlecht und Raucherstatus das Trinkgeldverhalten beeinflussen.

Stil auf 'darkgrid' setzen. Hintergrundfarbe der Abbildung auf 'lightpink' festlegen.
Erstellung eines lmplot mit dem tips-Datensatz (df):

Zuordnung von 'total_bill' zu x und 'tip' zu y.
- Farbige Linien basierend auf dem 'smoker'-Status (hue).
Aufteilung der Visualisierung in Spalten nach 'sex' (col).
Verwendung unterschiedlicher Marker: 'o' für die erste Gruppe und 'x' für die zweite.
- Verwendung der 'crest'-Palette.

Anzeige des Plots.

Lösung

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Abschnitt 1. Kapitel 22

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