用seborn画出温度“temp”和自行车租赁数“count”之间带线性关系的散点图（提示：使用seaborn中的lmplot绘制）

要在Python中使用Seaborn库创建一个显示温度"temp"和自行车租赁数"count"之间线性关系的散点图，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装`seaborn`库，如果尚未安装，可以使用以下命令：

pip install seaborn

然后，假设你已经有了一个包含这两个变量的数据集，比如DataFrame `bike_data`，其结构如下：

import pandas as pd

data = {
    'temp': [气温数据...],
    'count': [租赁次数数据...]
}
bike_data = pd.DataFrame(data)

接下来，你可以使用`seaborn`的`lmplot`函数来创建散点图并添加回归线：

import seaborn as sns
sns.set_theme(style="ticks")  # 设置图表风格

# 使用lmplot绘制散点图，并自动拟合线性模型
sns.lmplot(x="temp", y="count", data=bike_data)

# 可选：调整图标题、坐标轴标签等
plt.title("Temperature vs Bicycle Rental Count")
plt.xlabel("Temperature (°C)")
plt.ylabel("Number of Rentals")

# 显示图形
plt.show()

这个函数会直接生成一个包含线性趋势的散点图，方便观察两者之间的关系。