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线性回归图是用于可视化线性回归分析结果的图表。它通常包括散点图、回归线和误差条，以便直观地展示自变量和因变量之间的线性关系。线性回归图的主要组成部分包括：
散点图（Scatter Plot）： 在图中绘制了自变量和因变量的散点，每个点代表一个观测数据。散点图帮助我们直观地观察变量之间的分布和可能的关系
回归线（Regression Line）： 通过回归分析，得到了一条最佳拟合的直线，它代表了自变量和因变量之间的线性关系。回归线的斜率表示了这种关系的方向和强度
误差条（Error Bars）： 误差条通常在每个点附近绘制，用于表示每个观测值的误差范围。这有助于了解拟合程度和数据的离散程度
回归方程信息： 可能包括回归方程、截距、斜率等信息，以提供更详细的模型解释
sns.regplot方法
sns.lmplot方法 支持分组、分图
注意
可能需要安装 statsmodels模块,安装完模块要重启当前的ipynb文件环境
xxxxxxxxxxpip install statsmodels==0.14.1
xxxxxxxxxx# sns.regplot(data=tips,x='tip',y='total_bill')# sns.regplot(data=tips,x='tip',y='total_bill',lowess=True) # lowess=True 会显示出更平滑的曲线# sns.regplot(data=tips,x='tip',y='total_bill',robust=True) # robust=True 降低异常值的影响sns.regplot(data=tips,x='tip',y='total_bill', scatter_kws={'s':50,'alpha':0.3,'color':'skyblue'}, marker='s' ) # 修改样式
# sns.lmplot(data=tips,x='tip',y='total_bill',hue='sex',col='time')实时学习反馈
1. 在 Seaborn 中，以下哪个函数用于绘制回归图？
A sns.stripplot
B sns.violinplot
C sns.regplot
D sns.boxplot
答案
1=>C