安斯库姆是一个非常著名的数据集，它也内置在Seaborn库中，名为“anscombe”。编程加载该数据集，并将其保存到Pandas的DataFrame中；使用DataFrame提供的方法预览数据，并调用Seaborn库提供的方法绘制数据的回归图

好的，我来为您解答。下面是Python代码实现：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 加载数据集
anscombe = sns.load_dataset("anscombe")

# 将数据保存到DataFrame中
df = pd.DataFrame(anscombe)

# 预览数据
print(df)

# 绘制回归图
sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df,
           col_wrap=2, ci=None, palette="muted", height=4,
           scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1})

运行以上代码，即可加载安斯库姆数据集并绘制回归图。其中，`sns.load_dataset("anscombe")`可以直接加载Seaborn库中内置的安斯库姆数据集；`pd.DataFrame()`可以将数据保存到Pandas的DataFrame中；`sns.lmplot()`则可以绘制数据的回归图。

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用Python数据可视化划出安斯库姆四重奏

安斯库姆四重奏是由统计学家弗朗西斯·安斯库姆（Francis Anscombe）在1973年提出的一组数据集，用于展示统计分析中的重要概念。这组数据集包含四个二维数据集，它们在很多统计指标上都非常相似，但是在可视化上却呈现出截然不同的特征。

要使用Python进行数据可视化并绘制安斯库姆四重奏，你可以使用一些常用的数据可视化库，如matplotlib和seaborn。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 安斯库姆四重奏数据
data = {
    'I': [[10, 8, 13, 9, 11, 14, 6, 4, 12, 7, 5], [8.04, 6.95, 7.58, 8.81, 8.33, 9.96, 7.24, 4.26, 10.84, 4.82, 5.68]],
    'II': [[10, 8, 13, 9, 11, 14, 6, 4, 12, 7, 5], [9.14, 8.14, 8.74, 8.77, 9.26, 8.10, 6.13, 3.10, 9.13, 7.26, 4.74]],
    'III': [[10, 8, 13, 9, 11, 14, 6, 4, 12, 7, 5], [7.46, 6.77, 12.74, 7.11, 7.81, 8.84, 6.08, 5.39, 8.15, 6.42, 5.73]],
    'IV': [[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 19, 8, 8, 8], [6.58, 5.76, 7.71, 8.84, 8.47, 7.04, 5.25, 12.50, 5.56, 7.91, 6.89]]
}

# 创建一个包含四个子图的画布
fig, axes = plt.subplots(2, 2)

# 绘制安斯库姆四重奏
for i, (key, values) in enumerate(data.items()):
    row = i // 2
    col = i % 2
    ax = axes[row][col]
    ax.scatter(values[0], values[1])
    ax.set_title(key)

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来创建一个包含四个子图的画布，并使用scatter函数绘制了安斯库姆四重奏的数据点。每个子图代表一个数据集，其中x轴表示第一个特征，y轴表示第二个特征。你可以运行这段代码来查看安斯库姆四重奏的可视化效果。