运用Seaborn库及tips数据集的total_bill和tip列做线性回归分

析并可视化。

首先，需要导入Seaborn和tips数据集：

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")

然后，使用`lmplot()`函数进行线性回归分析和可视化：

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

这会生成一张散点图和一条线性回归线。

完整代码如下：

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")

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

plt.show()

输出的图像如下所示：


相关问题

用seaborn绘制散点图和线性回归图

好的，以下是使用seaborn绘制散点图和线性回归图的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
tips = sns.load_dataset('tips')

# 使用scatterplot绘制散点图
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)

# 使用lmplot绘制线性回归图
sns.lmplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)

# 显示图形
plt.show()

上述代码利用 seaborn 库中的 scatterplot 方法绘制散点图，利用 lmplot 方法绘制线性回归图。代码中的 tips 数据集是 seaborn 提供的一个示例数据集，包含了餐厅账单总额（total_bill）、小费（tip）等信息。

如果要绘制不同类别的散点图或线性回归图，可以使用 hue 参数指定不同的分类变量。例如，下面的示例绘制不同性别顾客的散点图和线性回归图：

# 绘制分类散点图和线性回归图
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', hue='sex', data=tips)
sns.lmplot(x='total_bill', y='tip', hue='sex', data=tips)

# 显示图形
plt.show()

以上示例中，hue 参数指定了性别变量，绘制了两张图分别表示男性和女性的散点图和线性回归图。

seaborn绘制散点图和线性回归

可以使用seaborn中的regplot()函数，使用参数x和y指定绘制的散点图的数据，使用参数data指定数据集，使用参数color指定颜色并使用参数scatter_kws和line_kws指定其他样式参数。例如，以下代码绘制了一个x和y的散点图和对应的线性回归线：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制散点图和线性回归线
sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, color="b", 
            scatter_kws={"s": 10}, line_kws={"lw": 2})
plt.show()

在该代码中，我们使用sns.load_dataset()方法加载了一个名为“tips”的数据集，然后使用sns.regplot()函数绘制了一个x和y的散点图和对应的线性回归线。scatter_kws和line_kws参数用于指定散点和线条的样式参数。最后，我们使用plt.show()函数显示这个图形。