如何在Python中使用 Seaborn 添加每组回归线？

Seaborn 是 Python 中一个流行的数据可视化库。它可以轻松地绘制各种类型的统计图表，包括散点图、柱状图、线图等。在 Seaborn 中，我们可以使用 regplot 函数来绘制散点图和回归线，但它默认只会添加一个回归线。如果您需要在多组数据中添加每组回归线，可以按以下步骤操作。

准备数据

首先，我们需要准备一些示例数据。以下代码生成了两组数据（X1，Y1 和 X2，Y2），用于接下来的演示：

import numpy as np
import seaborn as sns

# 生成数据
np.random.seed(10)
X1 = np.random.rand(50)
Y1 = 1.5 * X1 + np.random.normal(0, 0.1, 50)
X2 = np.random.rand(50)
Y2 = 2.5 * X2 + np.random.normal(0, 0.2, 50)

# 绘图
sns.scatterplot(X1, Y1, color='red')
sns.scatterplot(X2, Y2, color='blue')

以上代码将生成两组由正态分布产生的随机数据，并使用 sns.scatterplot 函数绘制两个散点图。你可以看到散点图中有一条拟合的回归线，但只有在第二个组中才有。

添加回归线

要在两组数据中都添加回归线，我们需要使用 sns.regplot 函数。以下代码展示了如何在 Seaborn 中添加两组回归线：

import numpy as np
import seaborn as sns

# 生成数据
np.random.seed(10)
X1 = np.random.rand(50)
Y1 = 1.5 * X1 + np.random.normal(0, 0.1, 50)
X2 = np.random.rand(50)
Y2 = 2.5 * X2 + np.random.normal(0, 0.2, 50)

# 绘制散点图和回归线
sns.regplot(X1, Y1, color='red', scatter_kws={'s': 50})
sns.regplot(X2, Y2, color='blue', scatter_kws={'s': 50})

以上代码将使用 sns.regplot 函数绘制两组回归线，并使用 scatter_kws 参数设置散点图的参数（大小为 50）。您可以自定义回归线和散点图的其他参数，如样式、标签等，以满足您的需要。

结论

本文向您展示了如何在 Python 中使用 Seaborn 添加每组回归线。使用 sns.regplot 函数可以轻松添加回归线，并使用其他参数来定制回归线和散点图的外观。