Combinando Regresión y Cuadrículas
La función lmplot (gráfico de modelo lineal) es una función a nivel de figura que combina regplot y FacetGrid.
Mientras que regplot es ideal para analizar una sola relación, lmplot permite comparar relaciones lineales entre diferentes categorías. Es posible separar los datos por color (hue) o dividirlos en diferentes subgráficos (col/row), lo que resulta útil para responder preguntas como "¿Cambia la relación entre la cuenta y la propina si el cliente es fumador?".
Parámetros clave
hue: separa los datos por color y dibuja una línea de regresión distinta para cada grupo;col/row: divide los datos en subgráficos independientes;markers: una lista de símbolos para distinguir visualmente los grupos (por ejemplo,['o', 'x']), lo cual es útil para la accesibilidad.
Ejemplo
Aquí se comparan las propinas dadas durante el almuerzo frente a la cena. Observe cómo col divide la visualización, mientras que hue compara a los fumadores dentro de cada vista.
1234567891011121314151617import 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()
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Analizar el conjunto de datos de propinas para observar cómo el género y el estado de fumador afectan el comportamiento de dar propina.
- Establecer el estilo en
'darkgrid'. Configurar el color de fondo de la figura en'lightpink'. - Crear un
lmplotutilizando el conjunto de datostips(df):
- Asignar
'total_bill'al ejexy'tip'al ejey. - Colorear las líneas según el estado de
'smoker'(hue). - Dividir la visualización en columnas según
'sex'(col). - Utilizar marcadores distintos:
'o'para el primer grupo y'x'para el segundo. - Emplear la paleta
'crest'.
- Mostrar la gráfica.
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Mientras que regplot es ideal para analizar una sola relación, lmplot permite comparar relaciones lineales entre diferentes categorías. Es posible separar los datos por color (hue) o dividirlos en diferentes subgráficos (col/row), lo que resulta útil para responder preguntas como "¿Cambia la relación entre la cuenta y la propina si el cliente es fumador?".
Parámetros clave
hue: separa los datos por color y dibuja una línea de regresión distinta para cada grupo;col/row: divide los datos en subgráficos independientes;markers: una lista de símbolos para distinguir visualmente los grupos (por ejemplo,['o', 'x']), lo cual es útil para la accesibilidad.
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Aquí se comparan las propinas dadas durante el almuerzo frente a la cena. Observe cómo col divide la visualización, mientras que hue compara a los fumadores dentro de cada vista.
1234567891011121314151617import 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()
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'total_bill'al ejexy'tip'al ejey. - Colorear las líneas según el estado de
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