資料結構
網路
關係資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法學如何使用 Python 中的 Seaborn 視覺化線性關係？
Seaborn 是一個有助於資料視覺化的庫。它帶有自定義主題和高階介面。
構建迴歸模型時，會檢查多重共線性。這是因為我們需要了解所有不同連續變數組合之間存在的相關性。如果變數之間存在多重共線性，我們必須確保將其從資料中移除。這就是函式“regplot”和“lmplot”發揮作用的地方。它們有助於視覺化線性迴歸中變數之間的線性關係。
“regplot”函式接受各種格式的變數“x”和“y”的值，包括 numpy 陣列、pandas 系列物件、對 pandas 資料框中變數或值的引用。
另一方面，“lmplot”函式要求使用者為資料傳遞特定引數，並且變數“x”和“y”的值需要是字串。這種資料格式稱為長格式資料。這是一個示例：
示例
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('tips')
sb.regplot(x = "total_bill", y = "tip", data = my_df)
sb.lmplot(x = "total_bill", y = "tip", data = my_df)
plt.show()輸出
解釋
- 匯入所需的包。
- 輸入資料是“tips”，它從 seaborn 庫載入。
- 此資料儲存在資料框中。
- 使用“load_dataset”函式載入 iris 資料。
- 使用“regplot”函式視覺化此資料。
- 使用“lmplot”函式視覺化此資料。
- 這裡，資料框作為引數提供。
- 此外，還指定了 x 和 y 值。
- 此資料顯示在控制檯中。
更新於：2020年12月11日
133 次檢視
廣告