Python–seaborn . residplot()方法

原文:https://www . geesforgeks . org/python-seaborn-resid plot-method/

Seaborn 是一个用 Python 进行统计图形绘制的惊人可视化库。它提供了漂亮的默认样式和调色板，使统计图更有吸引力。它建立在 matplotlib 库的基础上，也与熊猫的数据结构紧密结合。

seaborn.residplot():

该方法用于绘制线性回归的残差。该方法将在 x 上回归 y，然后绘制残差散点图。您可以选择将较低的平滑度拟合到残差图，这有助于确定残差是否有结构。

语法: seaborn.residplot(x，y，数据=无，lowess =假，x _ partial =无，y _ partial =无，顺序=1， robust =假，dropna =真，label =无，color =无，散点图 _ kws =无，line _ kws =无，ax =无)

参数:部分主要参数描述如下:

  • x:预测变量的“数据”中的数据或列名。
  • y:响应变量“数据”中的数据或列名。
  • 数据:(可选)具有“x”和“y”的 DataFrame 是列名。
  • 下限:(可选)为剩余散点图拟合下限平滑器。
  • dropna:(可选)该参数取布尔值。如果为真，则在拟合和打印时忽略缺少数据的观察。

返回:带有回归图的坐标轴。

下面是上述方法的实现:

例 1:

Python 3

# importing required packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# loading dataset
data = sns.load_dataset("tips")

# draw residplot
sns.residplot(x = "total_bill",
              y = "tip",
              data = data)

# show the plot
plt.show()

# This code is contributed
# by Deepanshu Rustagi.

输出:

例 2:

Python 3

# importing required packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# loading dataset
data = sns.load_dataset("iris")

# draw residplot
# with lowess = True
sns.residplot(x = "petal_length",
              y = "petal_width",
              data = data,
              lowess = True)

# show the plot
plt.show()

# This code is contributed
# by Deepanshu Rustagi.

输出:

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