Lära Kombinera Regression och Rutnät

lmplot (linjär modellplot) är en figur-nivå funktion som kombinerar regplot och FacetGrid.

Medan regplot är utmärkt för en enskild relation, möjliggör lmplot att jämföra linjära samband mellan olika kategorier. Du kan separera data med färg (hue) eller genom att dela upp den i olika delplottar (col/row), vilket gör det kraftfullt för att besvara frågor som "Förändras sambandet mellan nota och dricks om kunden är rökare?".

Viktiga parametrar

hue: separerar data med färg och ritar en separat regressionslinje för varje grupp;
col / row: separerar data i distinkta delplottar;
markers: en lista med symboler för att visuellt särskilja grupper (t.ex. ['o', 'x']), vilket är användbart för tillgänglighet.

Exempel

Här jämförs dricks som ges under lunch respektive middag. Notera hur col delar upp vyn, medan hue jämför rökare inom varje vy.


              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()

Uppgift

Swipe to start coding

Analysera tips-datasetet för att undersöka hur kön och rökstatus påverkar dricksbeteendet.

Ange stilen till 'darkgrid'. Ställ in figurens bakgrundsfärg till 'lightpink'.
Skapa en lmplot med hjälp av tips-datasetet (df):

Mappa 'total_bill' till x och 'tip' till y.
- Färglägg linjerna baserat på 'smoker'-status (hue).
Dela upp visualiseringen i kolumner baserat på 'sex' (col).
Använd distinkta markörer: 'o' för den första gruppen och 'x' för den andra.
Använd paletten 'crest'.

Visa diagrammet.

Lösning

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 22

single

Fråga AI

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Svep för att visa menyn