使用seaborn绘制分组散点图及最优拟合线性回归曲线

使用seaborn绘制分组散点图及最优拟合线性回归曲线

在数据可视化中，分组可视化常常是非常有用的。分组可视化可以将不同类别的数据呈现在同一张图中，以帮助我们更好地理解数据。在Python中有很多可供选择的绘图工具包，其中Seaborn是一个非常流行的工具包，它可以让我们方便轻松地绘制出漂亮的统计图表，本文将介绍如何使用Seaborn中的lmplot函数来绘制多个子图，每个子图都显示不同分组的散点图和最优拟合线性回归曲线。

首先，我们需要导入Seaborn和Pandas库，并加载示例数据集，本文将使用Seaborn内置的tips数据集。代码如下：

import seaborn as sns
import pandas as pd

tips = sns.load_dataset("tips")

接下来，我们可以使用lmplot函数来绘制散点图和最优拟合线性回归曲线。该函数有几个重要的参数：

• x和y：设置x轴和y轴的变量。
• hue：设置一个分组变量，该变量的唯一值将用不同的颜色来绘制散点图。<