用Python 来画Seaborn 图

CHNMSCS

于 2019-12-26 12:20:41 发布

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分类专栏： Data Science Bootcamp

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本文通过使用Python的Seaborn库，展示了如何从CSV文件读取数据，并绘制带有回归线的散点图。通过与Matplotlib的对比，突出了Seaborn在图形美化上的优势，如网格背景的添加，使图形更加直观。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

之前已经用了python来画 matplotlib 的默认风格图形，现在还是用之前的表格来画Seaborn. 还是老规矩，直接上代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()   #overrides the style and the graphics of all matplotlib graphs

Data = pd.read_csv('1.01. Simple linear regression.csv')

y = Data['GPA']
x1 = Data['SAT']

plt.scatter(x1,y)
yhat = 0.0017*x1 + 0.275
fig = plt.plot(x1, yhat, lw=4, c='orange', label='regression line')
plt.xlabel('SAT')
plt.ylabel('GPA')
plt.show()