Apprendre Combinaison de la Régression et des Grilles

La fonction lmplot (tracé de modèle linéaire) est une fonction au niveau de la figure qui combine regplot et FacetGrid.

Alors que regplot convient pour analyser une seule relation, lmplot permet de comparer les relations linéaires entre différentes catégories. Il est possible de séparer les données par couleur (hue) ou en les répartissant dans différents sous-graphiques (col/row), ce qui en fait un outil puissant pour répondre à des questions telles que « La relation entre l'addition et le pourboire change-t-elle si le client est fumeur ? ».

Paramètres clés

hue : séparation des données par couleur et tracé d'une droite de régression distincte pour chaque groupe ;
col / row : séparation des données dans des sous-graphiques distincts ;
markers : liste de symboles permettant de distinguer visuellement les groupes (par exemple, ['o', 'x']), ce qui facilite l'accessibilité.

Exemple

Ici, comparaison des pourboires donnés lors du déjeuner et du dîner. Remarquez comment col divise l'affichage, tandis que hue compare les fumeurs dans chaque vue.


              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()

Tâche

Swipe to start coding

Analyser le jeu de données tips pour observer comment le genre et le statut de fumeur influencent le comportement de pourboire.

Définir le style sur 'darkgrid'. Définir la couleur de fond de la figure sur 'lightpink'.
Créer un lmplot en utilisant le jeu de données tips (df) :

Mapper 'total_bill' sur x et 'tip' sur y.
Colorer les lignes selon le statut 'smoker' (hue).
Séparer la visualisation en colonnes selon le 'sex' (col).
Utiliser des marqueurs distincts : 'o' pour le premier groupe et 'x' pour le second.
Utiliser la palette 'crest'.

Afficher le graphique.

Solution

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Section 1. Chapitre 22

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