Seaborn联合图（添加线性回归线）

Seaborn可以用联合图展示两个变量之间的关系，同时可以添加线性回归线来更好地展示变量之间的线性关系。下面是一个绘制联合图并添加线性回归线的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

#加载数据
tips = sns.load_dataset("tips")

#绘制联合图并添加线性回归线
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="reg")

#显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们加载了seaborn自带的tips数据集，然后使用jointplot函数绘制联合图，其中x代表横轴数据，y代表纵轴数据，data代表数据集，kind="reg"表示添加线性回归线。最后使用plt.show()函数显示图形。这样，我们就可以更好地展示两个变量之间的线性关系了。

相关问题

Seaborn库使用 绘制iris数据集的联合分布和边缘分布，联合分布 使用回归分析。 使用notebook文件（*.ipynb）进行代码编写和调试。

Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，专为Python设计，用于创建统计图形。它提供了一种简洁、直观的方式来生成复杂的统计数据图表，如热图、小提琴图、箱线图等，并支持高级统计功能。

要使用Seaborn绘制Iris数据集（这是一个常见的机器学习示例，包含了鸢尾花的四个特征）的联合分布和边缘分布，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需库**：

   import seaborn as sns
   import numpy as np
   import pandas as pd
   from sklearn.datasets import load_iris
   import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载数据**：

   iris = load_iris()
   df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
   df['species'] = iris.target_names[iris.target]

3. **选择联合分布和边缘分布**：
- 联合分布通常展示两个或更多变量之间的关系，例如`sns.jointplot()`函数：

     g = sns.jointplot(x='sepal_length', y='petal_length', data=df, kind="hex", color="#4CB391")

- 边缘分布则单独显示每个变量的分布，例如使用`sns.histplot()`：

     for column in ['sepal_length', 'petal_length']:
         ax = sns.histplot(df[column], kde=True, color="#E377C2")

4. **添加回归分析**：
使用`sns.lmplot()`可以同时展示散点图并加入线性回归模型：

   sns.lmplot(x='sepal_length', y='petal_length', hue='species', data=df, scatter_kws={"s": 50}, truncate=False)

5. **保存和显示结果**：

   plt.tight_layout()
   # 可选地，你可以将画布保存为图像文件
   # g.savefig("iris_joint_distribution.png")
   plt.show()

6. **在Jupyter Notebook中运行**：
将以上代码段粘贴到`.ipynb`文件中，然后运行每一行代码块，就可以看到相应的结果了。