Python可視化學習之seaborn繪制線型回歸曲線
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1、繪圖數(shù)據準備
依舊使用鳶尾花iris數(shù)據集,詳細介紹見之前文章。
#導入本帖要用到的庫,聲明如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import palettable from pandas import Series,DataFrame from sklearn import datasets import seaborn as sns import palettable #導入鳶尾花iris數(shù)據集(方法一) #該方法更有助于理解數(shù)據集 iris=datasets.load_iris() x, y =iris.data,iris.target y_1 = np.array(['setosa' if i==0 else 'versicolor' if i==1 else 'virginica' for i in y]) pd_iris = pd.DataFrame(np.hstack((x, y_1.reshape(150,1))),columns=['sepal length(cm)','sepal width(cm)','petal length(cm)','petal width(cm)','class']) #astype修改pd_iris中數(shù)據類型object為float64 pd_iris['sepal length(cm)']=pd_iris['sepal length(cm)'].astype('float64') pd_iris['sepal width(cm)']=pd_iris['sepal width(cm)'].astype('float64') pd_iris['petal length(cm)']=pd_iris['petal length(cm)'].astype('float64') pd_iris['petal width(cm)']=pd_iris['petal width(cm)'].astype('float64') #導入鳶尾花iris數(shù)據集(方法二) #該方法有時候會卡巴斯基,所以棄而不用 #import seaborn as sns #iris_sns = sns.load_dataset("iris")
數(shù)據集簡單查看
2、seaborn.regplot
seaborn.regplot(x, y, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None, seed=None, order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False, logx=False, x_partial=None, y_partial=None, truncate=True, dropna=True, x_jitter=None, y_jitter=None, label=None, color=None, marker='o', scatter_kws=None, line_kws=None, ax=None)
regplot默認參數(shù)線型回歸圖
plt.figure(dpi=100) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2)#設置主題,文本大小 g=sns.regplot(x='sepal length(cm)', y='sepal width(cm)', data=pd_iris, color='#000000',#設置marker及線的顏色 marker='*',#設置marker形狀 )
分別設置點和擬合線屬性
plt.figure(dpi=100) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2) g=sns.regplot(x='sepal length(cm)', y='sepal width(cm)', data=pd_iris, color='#000000', marker='*', scatter_kws={'s': 60,'color':'g',},#設置散點屬性,參考plt.scatter line_kws={'linestyle':'--','color':'r'}#設置線屬性,參考 plt.plot
置信區(qū)間(confidence interval)設置
注意擬合線周圍陰影面積變化
plt.figure(dpi=100) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2) g=sns.regplot(x='sepal length(cm)', y='sepal width(cm)', data=pd_iris, color='#000000', marker='*', ci=60,#置信區(qū)間設置,默認為95%置信區(qū)間,越大線周圍陰影部分面積越大 )
擬合線延伸與坐標軸相交
# extend the regression line to the axis limits plt.figure(dpi=100) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2) g=sns.regplot(x='sepal length(cm)', y='sepal width(cm)', data=pd_iris, color='#000000', marker='*', truncate=False,#讓擬合線與軸相交 )
擬合離散變量曲線
plt.figure(dpi=100) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2) x_discrete=[0 if i=='setosa' else 1 if i=='versicolor' else 2 for i in pd_iris['class']]# g=sns.regplot(x=x_discrete, y='sepal width(cm)', data=pd_iris,#x此時為離散變量 color='#000000', marker='*', )
多項式回歸( polynomial regression)擬合曲線
plt.figure(dpi=110) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2) g=sns.regplot(x='sepal length(cm)', y='sepal width(cm)', data=pd_iris, marker='*', order=4,#默認為1,越大越彎曲 scatter_kws={'s': 60,'color':'#016392',},#設置散點屬性,參考plt.scatter line_kws={'linestyle':'--','color':'#c72e29'}#設置線屬性,參考 plt.plot )
3、seaborn.lmplot
seaborn.lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None, col_wrap=None, height=5, aspect=1, markers='o', sharex=True, sharey=True, hue_order=None, col_order=None, row_order=None, legend=True, legend_out=True, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None, seed=None, order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False, logx=False, x_partial=None, y_partial=None, truncate=True, x_jitter=None, y_jitter=None, scatter_kws=None, line_kws=None, size=None)
seaborn.lmplot結合seaborn.regplot()和FacetGrid,比seaborn.regplot()更靈活,可繪制更個性化的圖形。
按變量分類擬合回歸線
plt.figure(dpi=100) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2) g=sns.lmplot(x='sepal length(cm)', y='sepal width(cm)', data=pd_iris, hue='class', ) g.fig.set_size_inches(10,8)
散點marker設置
plt.figure(dpi=100) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2) g=sns.lmplot(x='sepal length(cm)', y='sepal width(cm)', data=pd_iris, hue='class', markers=['+','^','o'], #設置散點marker ) g.fig.set_size_inches(10,8)
散點調色盤
plt.figure(dpi=100) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2) g=sns.lmplot(x='sepal length(cm)', y='sepal width(cm)', data=pd_iris, hue='class', markers=['+','^','*'], scatter_kws={'s':180}, palette=["#01a2d9", "#31A354", "#c72e29"],#調色盤 ) g.fig.set_size_inches(10,8)
擬合線屬性設置
plt.figure(dpi=100) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2) g=sns.lmplot(x='sepal length(cm)', y='sepal width(cm)', data=pd_iris, hue='class', markers=['+','^','*'], scatter_kws={'s':180}, line_kws={'linestyle':'--'},#擬合線屬性設置 palette=["#01a2d9", "#31A354", "#c72e29"], ) g.fig.set_size_inches(10,8)
繪制分面圖
plt.figure(dpi=100) sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2) g=sns.lmplot(x='sepal length(cm)', y='sepal width(cm)', data=pd_iris, col='class',#按class繪制分面圖 markers='*', scatter_kws={'s':150,'color':'#01a2d9'}, line_kws={'linestyle':'--','color':'#c72e29'},#直線屬性設置 ) g.fig.set_size_inches(10,8)
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