Kita dapat meneruskan berbagai parameter ke plot ulang 'like' interval kepercayaan (ci), estimator (rata-rata, median, dll.), jitter, warna, penanda (berlian, tanda tambah, lingkaran, persegi), lebar garis dll. Kita juga dapat mengubah gaya titik hamburan dan garis regresi secara berbeda menggunakan hamburan_kws dan garis_kws fungsi.
Mari jelajahi Plot Regresi menggunakan dataset Tips.
Langkah 1: Impor pustaka yang diperlukan
impor numpy sebagai np
impor panda sebagai pd
impor seaborn sebagai sns
impor matplotlib.pyplot sebagai plt
%matplotlib sebaris
Langkah 2: Memuat kumpulan data Tips
tips=sns.muat_dataset('tips')
tips.kepala()
Langkah 3: Jelajahi data menggunakan Plot Regresi
sns.regplot(x='total_tagihan', y='tips', data=tips)
Tentukan interval kepercayaan
sns.regplot(x='total_tagihan', y='tips', data=tips, ci= 95)
Tentukan estimator seperti mean, median, dan lain-lain.
sns.regplot(x='total_tagihan', y='tips', data=tips, penaksir x = np.rata-rata)
sns.regplot(x='total_tagihan', y='tips', data=tips, penaksir x = np.median)
Tentukan parameter jitter
sns.regplot(x='ukuran', y='total_tagihan', data=tips)
sns.regplot(x='ukuran', y='total_tagihan', data=tips, x_jitter=Benar)
sns.regplot(x='ukuran', y='total_tagihan', data=tips, x_jitter= 0.3)
Parameter kosmetik seperti warna, penanda, lebar garis, dll.
sns.regplot(x='total_tagihan', y='tips', data=tips, warna='ungu')
sns.regplot(x='total_tagihan', y='tips', data=tips, penanda='D') #berlian
sns.regplot(x='total_tagihan', y='tips', data=tips, penanda='+') #tanda tambah
sns.regplot(x='total_tagihan', y='tips', data=tips, penanda='o') #lingkaran
sns.regplot(x='total_tagihan', y='tips', data=tips, penanda='s') #kuadrat
sns.regplot(x='total_tagihan', y='tips', data=tips, penanda='D',
hamburan_kws={'warna' : 'biru'},
garis_kws={'warna' : 'merah', 'lebar garis' : 3.1})
