用 Seaborn 做数据可视化（1）——绘图功能（4）可视化线性关系

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这章篇介绍的是针对回归类型的散点数据的可视化。
seaborn 中的回归曲线图主要是用来增加一个视觉指南，有助于在探索性数据分析以强调在数据集中的模式。
这是说，seaborn本身并不进行统计分析软件包。为了获得有关回归模型的拟合定量测量，可以使用statsmodels。

1. 绘制线性回归模型的函数

可视化线性关系有两个函数可以完成：regplot() 和 implot()
返回回归曲线和 95% 置信区间（confidence interval）

1.1 regplot()

• 输入数据： 以各种格式接受x和y变量，包括numpy数组、Pandas的Series列或DataFrame对象的变量引用；

  import numpy as np
  import seaborn as sns
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  sns.set(color_codes=True)
  
  tips = sns.load_dataset("tips")
  

  sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips);
  

1.2 lmplot()

• 输入数据：将数据集作为一个必需的参数，而x和y变量必须指定为字符串。这种形式的数据格式叫做“长型”或者“整洁”数据（ “long-form” or “tidy” data）。
  （regplot()可以看做是拥有lmplot()特征的子集，下面 part3有详细讲）

  sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips);
  

注：regplot() 和 lmplot()在输入格式上的差别：一句话，regplot()传入参数 x 和 y 即可；lmplot() 除了
x 和 y 还必须传入 data。

2. 不同情况下的使用

2.1 变量 x 是离散值

即使对于其中一个变量是离散值，也是可以正常运行。

sns.lmplot(x="size", y="tip", data=tips);

解决办法 1：一种方法是增加一些随机噪声的“抖动”(“jitter”)，让这些值的分布更加明晰。
值得注意的是，抖动仅适用于散点图数据，且不会影响拟合的回归线本身。

sns