sns.lmplot：數據可視化的利器

一、sns.lmplot 點

sns.lmplot是用於繪製數據集線性回歸模型擬合的可視化函數。一個基本用法是使用scatterplot()和lineplot()方法繪製兩個變量之間的線性關係。

首先來看下面這段代碼，它會生成一組隨機的數據，然後通過sns.lmplot對它進行可視化：

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# create dataset
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
y = 2 * x + np.random.randn(100)

# plot data
sns.set_style("darkgrid")
sns.lmplot(x="x", y="y", data=pd.DataFrame({'x': x, 'y': y}), height=6)
plt.show()

運行上面的代碼，會得到下面這張圖：

我們可以看到上圖中有很多藍色的點，這些點代表着我們生成的隨機數據。而在這些點之間，sns.lmplot繪製了一條黑色的擬合線，表示這兩個變量之間大致的線性關係。我們可以根據這條線來預測未來的數據，或者判斷兩個變量之間是否有相關性。

二、sns.lmplot函數

sns.lmplot函數是Seaborn庫的核心函數之一，它可以用於對數據集中的自變量和因變量進行可視化。具體來說，它可以繪製散點圖、線性回歸擬合線並可視化出它們之間的關係。

下面是sns.lmplot函數的一個例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="ticks")

# Load the example tips dataset
tips = sns.load_dataset("tips")

# Draw a linear regression plot
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

# Show the plot
plt.show()

上面的代碼使用Seaborn內置的小費數據集進行可視化。我們要對該數據集的總賬單和小費之間的關係進行可視化。運行上面的代碼，我們就可以得到下面這張圖：

通過這個圖我們可以看到，隨着賬單總額的增加，小費的金額也隨之增加，而且它們之間存在一定的線性關係。

三、sns.lmplot參數

sns.lmplot函數有很多參數可以調整。下面是幾個常用的參數：

1. hue parameter

可以使用hue參數根據某個分類變量對數據進行分組，然後使用不同的顏色來表示不同的組別。例如：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="ticks")

# Load the example tips dataset
tips = sns.load_dataset("tips")

# Draw a linear regression plot
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips)

# Show the plot
plt.show()

上面的代碼使用Seaborn內置的小費數據集進行可視化，並根據吸煙者和非吸煙者對數據進行了分組。運行上面的代碼，我們就可以得到下面這張圖：

從圖中我們可以看到，煙民和非煙民在總賬單和小費之間的關係上有所區別。煙民的賬單和小費之間呈現出更明顯的線性關係。

2. col parameter

使用col參數可以根據某個分類變量對數據進行分組，然後將多個子圖放在同一個圖表上。例如：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="ticks")

# Load the example tips dataset
tips = sns.load_dataset("tips")

# Draw a linear regression plot
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col="sex", data=tips)

# Show the plot
plt.show()

上面的代碼根據顧客的性別對數據進行了分組，然後將男性和女性的數據可視化在了兩個子圖上。 運行上面的代碼，我們就可以得到下面這張圖：

從圖中可以看出，男性和女性在賬單和小費之間的關係上沒有太大的區別。

四、sns.lmplot中markers

sns.lmplot函數中還有一個很有用的參數marker，可以用來指定散點的樣式。例如：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="ticks")

# Load the example tips dataset
tips = sns.load_dataset("tips")

# Draw a linear regression plot
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, markers=["o", "x"])

# Show the plot
plt.show()

上面的代碼指定了兩種不同的marker樣式：圓圈和叉號。運行代碼，我們就可以看到下面這張圖：

可以看到，不同的marker樣式可以使我們更清楚地看到數據的分佈情況，以及線性關係的趨勢。

五、sns.lmplot沒有擬合線選取

sns.lmplot函數中有個參數fit_reg，默認為True，它表示是否要繪製擬合線。如果我們將fit_reg設置為False，則可視化結果中就不會出現擬合線。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="ticks")

# Load the example tips dataset
tips = sns.load_dataset("tips")

# Draw a linear regression plot
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, fit_reg=False)

# Show the plot
plt.show()

上面的代碼不會在可視化結果中繪製擬合線，並且只顯示散點圖。運行上面的代碼，我們可以得到下面這張圖：

這個可視化結果更加簡單，但是有時候我們需要看到擬合線，以了解兩個變量之間是否存在線性關係。

六、總結

sns.lmplot是一個強大的可視化函數，它可以幫助我們了解數據集中兩個變量之間的線性關係。使用sns.lmplot函數時，我們可以指定很多參數，例如hue、col、markers等，來根據分類變量對數據進行分組，並且可以對散點圖進行自定義。通過建立可視化模型，我們可以對數據集中的顯性規律和潛在規律進行展示，讓數據表象化，並從中獲取信息來輔助我們的數據分析。