（1)准备数据，确保数据包含用于分析的变量。 (2)调用Implot ()函数，设置x、y变量和数据来源等参数。 (3)使用 tips 数据集绘制线性回归模型.

在使用Python库`seaborn`或`matplotlib`进行数据分析和可视化时，准备数据并创建线性回归图通常涉及以下几个步骤：

1. **数据准备**：
首先，你需要确保你的数据集中包含你想要分析的相关变量。例如，如果你要研究消费金额与小费之间的关系，数据应该包括“total_bill”（总账单金额）和“tip”（小费金额）这样的数值变量。如果数据不在预处理的状态，可能需要清洗、整理和导入到合适的DataFrame对象。

2. **调用`implot()`函数**：
使用`sns.implot()`（来自`seaborn`库）或者`plt.plot()`（基本的`matplotlib`函数），你需要指定数据源以及x轴和y轴的变量名。例如，你可以像下面这样调用函数：

   import seaborn as sns
   tips = sns.load_dataset("tips")  # 加载内置的tips数据集
   sns.implot(x="total_bill", y="tip", data=tips)  # 或者直接使用matplotlib

3. **绘制线性回归模型**：
`implot()`函数会自动添加一条最佳拟合直线（线性回归线）。如果你想更精细地控制模型，可以结合其他方法如`lmplot()`或自定义绘制函数。比如：

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

这样就可以看到一个线性回归模型，并且可以根据模型估计出总账单金额与小费之间的关系。