¿Cómo hacer un diagrama de dispersión con una línea de regresión usando Seaborn en Python?

En este artículo, aprenderemos a generar diagramas de dispersión masculinos con líneas de regresión usando Seaborn en Python. Analicemos algunos conceptos:

• Seaborn: Seaborn es una gran biblioteca de visualización para el trazado de gráficos estadísticos en Python. Proporciona hermosos estilos predeterminados y paletas de colores para hacer que los gráficos estadísticos sean más atractivos. Está construido sobre la biblioteca matplotlib más alta y también está estrechamente integrado con las estructuras de información de pandas.
• Diagrama de dispersión: los diagramas de dispersión suelen observar la relación entre variables y usan puntos para representar la conexión entre ellos. El método scatter() dentro de la biblioteca matplotlib se emplea para dibujar un diagrama de dispersión. Los diagramas de dispersión suelen representar relaciones entre variables y la forma en que el cambio en una afecta a la opuesta.
• Gráfica de regresión: dos funciones principales en seaborn suelen visualizar una relación lineal determinada a través de la regresión. Estas funciones, regplot() e lmplot() están estrechamente relacionadas y comparten gran parte de su funcionalidad principal.

Agregar una curva de regresión a un diagrama de dispersión entre dos variables numéricas es una buena manera de determinar la tendencia lineal. Y también veremos un ejemplo de cómo personalizar el diagrama de dispersión con una curva de regresión.

Pasos requeridos

• Biblioteca de importación (Seaborn)
• Importar o cargar o crear datos.
• Trace el gráfico con la ayuda del método replot() o lmplot().

Ejemplo 1: Usando el método replot()

Este método se utiliza para trazar datos y ajustar un modelo de regresión lineal. Hay una serie de opciones mutuamente excluyentes para estimar el modelo de regresión.

# importing libraries
import seaborn as sb
  
# load data
df = sb.load_dataset('iris')
  
# use regplot
sb.regplot(x = "sepal_length",
            y = "petal_length", 
            ci = None,
            data = df)

Producción :

Ejemplo 2: Uso del método lmplot()

El lmplot es otro gráfico más básico. Muestra una línea que representa un modelo de regresión lineal junto con puntos de datos en el espacio 2D y x e y se pueden configurar como etiquetas horizontales y verticales respectivamente.

# importing libraries
import seaborn as sb
  
# load data
df = sb.load_dataset('iris')
  
# use lmplot
sb.lmplot(x = "sepal_length",
            y = "petal_length", 
            ci = None,
            data = df)

Producción :