Поєднання регресії та сіток
Функція lmplot (лінійна модельна діаграма) є функцією на рівні фігури, яка поєднує можливості regplot та FacetGrid.
Хоча regplot ідеально підходить для візуалізації одного зв'язку, lmplot дозволяє порівнювати лінійні залежності між різними категоріями. Ви можете розділяти дані за кольором (hue) або розбивати їх на окремі підграфіки (col/row), що робить цей інструмент потужним для аналізу питань на кшталт: «Чи змінюється зв'язок між рахунком і чайовими, якщо клієнт є курцем?».
Основні параметри
hue: розділення даних за кольором та побудова окремої регресійної лінії для кожної групи;col/row: розділення даних на окремі підграфіки;markers: список символів для візуального розрізнення груп (наприклад,['o', 'x']), що є корисним для доступності.
Приклад
Тут порівнюються чайові, залишені під час обіду та вечері. Зверніть увагу, як параметр col розділяє візуалізацію, а hue дозволяє порівнювати курців у кожному підграфіку.
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()
Swipe to start coding
Аналіз набору даних tips для вивчення впливу статі та статусу курця на поведінку щодо чайових.
- Встановити стиль на
'darkgrid'. Встановити колір фону фігури на'lightpink'. - Створити
lmplot, використовуючи набір данихtips(df):
- Відобразити
'total_bill'по осіxта'tip'по осіy. - Забарвити лінії відповідно до статусу
'smoker'(hue). - Розділити візуалізацію на стовпці за ознакою
'sex'(col). - Використати різні маркери:
'o'для першої групи та'x'для другої. - Використати палітру
'crest'.
- Відобразити графік.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 4.55Поєднання регресії та сіток
Свайпніть щоб показати меню
Функція lmplot (лінійна модельна діаграма) є функцією на рівні фігури, яка поєднує можливості regplot та FacetGrid.
Хоча regplot ідеально підходить для візуалізації одного зв'язку, lmplot дозволяє порівнювати лінійні залежності між різними категоріями. Ви можете розділяти дані за кольором (hue) або розбивати їх на окремі підграфіки (col/row), що робить цей інструмент потужним для аналізу питань на кшталт: «Чи змінюється зв'язок між рахунком і чайовими, якщо клієнт є курцем?».
Основні параметри
hue: розділення даних за кольором та побудова окремої регресійної лінії для кожної групи;col/row: розділення даних на окремі підграфіки;markers: список символів для візуального розрізнення груп (наприклад,['o', 'x']), що є корисним для доступності.
Приклад
Тут порівнюються чайові, залишені під час обіду та вечері. Зверніть увагу, як параметр col розділяє візуалізацію, а hue дозволяє порівнювати курців у кожному підграфіку.
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()
Swipe to start coding
Аналіз набору даних tips для вивчення впливу статі та статусу курця на поведінку щодо чайових.
- Встановити стиль на
'darkgrid'. Встановити колір фону фігури на'lightpink'. - Створити
lmplot, використовуючи набір данихtips(df):
- Відобразити
'total_bill'по осіxта'tip'по осіy. - Забарвити лінії відповідно до статусу
'smoker'(hue). - Розділити візуалізацію на стовпці за ознакою
'sex'(col). - Використати різні маркери:
'o'для першої групи та'x'для другої. - Використати палітру
'crest'.
- Відобразити графік.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
