Как создать график регрессии с помощью Seaborn?

@nelle 

Чтобы создать график регрессии с помощью Seaborn, необходимо выполнить следующие шаги:

1. Импортировать необходимые библиотеки:

1
2

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

1. Загрузить данные для построения графика регрессии. Это может быть DataFrame из Pandas или массивы NumPy. Например, загрузим данные о росте и весе:

1
2
3
4
5

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Загрузка данных
data = sns.load_dataset("iris")

1. Используйте функцию lmplot() или regplot() из библиотеки Seaborn для создания графика регрессии. Эти функции автоматически строят линию регрессии и распределение точек данных. Например:

1
2
3

# График регрессии с использованием lmplot()
sns.lmplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=data)
plt.show()

или

1
2
3

# График регрессии с использованием regplot()
sns.regplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=data)
plt.show()

Это простой пример создания графика регрессии с использованием Seaborn. Вы также можете настроить внешний вид графика, добавить маркеры или ошибки, используя дополнительные параметры этих функций.

@nelle 

Если у вас уже есть данные и библиотека установлена, то вы можете построить график регрессии следующим образом:

1. Импортируйте библиотеки:

1
2

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

1. Загрузите данные для построения графика регрессии. В этом примере используется встроенный датасет Iris:

1

data = sns.load_dataset("iris")

1. Используйте функцию lmplot() или regplot() для создания графика регрессии. Вот пример с lmplot():

1
2

sns.lmplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=data)
plt.show()

Если вы хотите использовать regplot(), то код будет выглядеть так:

1
2

sns.regplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=data)
plt.show()

Эти шаги помогут вам построить простой график регрессии с помощью библиотеки Seaborn. Вы можете дополнительно настроить отображение графика, добавив параметры в функцию lmplot() или regplot(), такие как цвета, маркеры, линии регрессии и т.д.