sns.scatterplot(x='RM', y='target',data=data)和sns.regplot(x='RM', y='target',data=data)

这两个函数都是 Seaborn 库中的可视化函数，用于可视化数据集中两个变量之间的关系。其中，sns.scatterplot() 函数绘制散点图，而 sns.regplot() 函数绘制回归曲线和散点图。在这两个函数中，x 和 y 参数分别指定数据集中要绘制的自变量和因变量。在 sns.regplot() 函数中，还可以使用 order 参数指定回归曲线的阶数。

相关问题

sns.scatterplot(x='avg_beha', y=1, data=sku_df, palette='Set1')

这是一个使用 seaborn 库绘制散点图的代码，其中 x 轴表示 avg_beha 列的数据，y 轴表示 1 列的数据，data 参数表示使用的数据集是 sku_df ，palette 参数表示使用的颜色主题是 'Set1' 。这个散点图可以用于探索两个变量之间的关系，例如平均行为数量和某个指标之间的关系。

sns.scatterplot(x='sqft_living',y='price',hue='grade',data=house)是什么意思

这行代码是使用Seaborn库中的scatterplot函数来绘制散点图，其中：

- x='sqft_living'表示将数据集中的'sqft_living'列作为x轴；
- y='price'表示将数据集中的'price'列作为y轴；
- hue='grade'表示将数据集中的'grade'列作为颜色编码，不同的数值将用不同的颜色表示；
- data=house表示数据集的名称为'house'。

因此，这行代码的意思是绘制以'sqft_living'为x轴，'price'为y轴，用'grade'列的数值来编码颜色的散点图。该图可以用于探索房屋面积和价格之间的关系，并查看不同等级的房屋在价格上的差异。