Aprenda Combinando Regressão e Grades

O lmplot (gráfico de modelo linear) é uma função em nível de figura que combina regplot e FacetGrid.

Enquanto o regplot é ideal para analisar uma única relação, o lmplot permite comparar relações lineares entre diferentes categorias. É possível separar os dados por cor (hue) ou dividir em diferentes subgráficos (col/row), tornando-o uma ferramenta poderosa para responder perguntas como "A relação entre conta e gorjeta muda se o cliente for fumante?".

Parâmetros principais

hue: separação dos dados por cor e desenho de uma linha de regressão distinta para cada grupo;
col / row: separação dos dados em subgráficos distintos;
markers: lista de símbolos para distinguir visualmente os grupos (por exemplo, ['o', 'x']), útil para acessibilidade.

Exemplo

Aqui, comparamos as gorjetas dadas durante o almoço e o jantar. Observe como col divide a visualização, enquanto hue compara fumantes dentro de cada visualização.


              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()

Tarefa

Swipe to start coding

Analise o conjunto de dados tips para observar como o gênero e o status de fumante afetam o comportamento de gorjetas.

Defina o estilo como 'darkgrid'. Defina a cor de fundo da figura como 'lightpink'.
Crie um lmplot utilizando o conjunto de dados tips (df):

Mapeie 'total_bill' para x e 'tip' para y.
Colore as linhas com base no status de 'smoker' (hue).
Separe a visualização em colunas de acordo com 'sex' (col).
Utilize marcadores distintos: 'o' para o primeiro grupo e 'x' para o segundo.
Utilize a paleta 'crest'.

Exiba o gráfico.

Solução

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Seção 1. Capítulo 22

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