sns.regplot(

sns.regplot() 函数是 Seaborn 库中用于可视化线性回归模型拟合结果的函数。它可以绘制数据的散点图，并拟合一条回归直线。函数的语法如下：

sns.regplot(x, y, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, order=1, ci=95, truncate=False, scatter=True, fit_reg=True, ci_func=<function ci from...>)

其中，参数含义如下：
- `x`：指定 x 轴变量；
- `y`：指定 y 轴变量；
- `data`：指定绘图数据；
- `x_estimator`：指定分组统计函数；
- `x_bins`：指定分组数量；
- `order`：指定回归多项式阶数；
- `ci`：指定置信区间；
- `truncate`：指定是否截断线性回归线；
- `scatter`：指定是否绘制散点图；
- `fit_reg`：指定是否绘制回归线；
- `ci_func`：指定置信区间计算函数。

例如，以下代码绘制了一个简单的线性回归模型：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

plt.show()

这里使用 Seaborn 库内置的 `tips` 数据集，绘制了总账单和小费之间的关系。结果如下图所示：