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可视化库-seaborn-回归分析绘图(第五天)

时间:2019-01-09 16:40:01      阅读:503      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:gpl   sns   tip   img   mat   .sh   回归分析   tips   绘图   

1. sns.regplot() 和 sns.lmplot() 绘制回归曲线

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats, integrate
import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns
sns.set(color_codes=True)
np.random.seed(sum(map(ord, distributions)))

tips = sns.load_dataset(tips)
print(tips.head())

# regplot() 和 lmplot() 画出拟合曲线
sns.regplot(x=total_bill, y=tip, data=tips)
plt.show()

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2. 对于离散的变量来说,可以添加x_jitter产生随机的偏移

sns.regplot(x=size, y=tip, data=tips, x_jitter=0.1)
plt.show()

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可视化库-seaborn-回归分析绘图(第五天)

标签:gpl   sns   tip   img   mat   .sh   回归分析   tips   绘图   

原文地址:https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10245172.html

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