python可视化进阶---seaborn1.8 线性关系数据可视化 Implot（）

线性关系数据可视化

1. Implot（）

示例1：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
#设置风格、尺度
sns.set_style('darkgrid')
sns.set_context('paper')
 
#基本用法
#加载数据
tips = sns.load_dataset('tips')
 
sns.lmplot(x = 'total_bill', y = 'tip', hue = 'smoker', data = tips,
           palette='Set1', 
           ci = 70, #误差值
           size = 5,#图表大小
           markers = ['+','o']#点样式
           )      

示例2：拆分多个表格

sns.lmplot(x = 'total_bill', y= 'tip', col = 'smoker', data = tips)      

示例3：多图表1

sns.lmplot(x = 'size', y = 'total_bill', hue = 'day', col = 'day', data = tips,
           aspect = 0.6,  #长宽比
           #x_jitter = .30,  #给x或者y轴随机增加噪音点
           col_wrap=4,     #每行的列数
           )      

示例4：多图表2

sns.lmplot(x = 'total_bill', y ='tip', row = 'sex', col = 'time', data = tips, size = 4)
#行为sex字段，列为time字段
#x轴total_bill, y轴tip      

示例5：非线性回归

sns.lmplot(x = 'total_bill', y = 'tip', data = tips, order = 4)
#order是幂数