1.散点图。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('iris')p1=sns.regplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"])
plt.show()# 保存图片
fig = p1.get_figure()
fig.set_size_inches(4.8, 4.8)
fig.savefig('PNG/#40_Scatterplot_with_regression_fit_seaborn.png')

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('iris')p2=sns.regplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"], fit_reg=False)
plt.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('iris')p1=sns.regplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"], marker="+", fit_reg=False)
plt.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdf = sns.load_dataset('iris')
p1=sns.regplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"], marker=3, fit_reg=False)
plt.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('iris')p2=sns.regplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"], fit_reg=False, scatter_kws={"color":"darkred","alpha":0.3,"s":200} )
plt.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('iris')p1=sns.regplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"], line_kws={"color":"r","alpha":0.7,"lw":5})
plt.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('iris')my_dpi=96
plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi)
# 使用hue进行分类
sns.lmplot( x="sepal_length", y="sepal_width", data=df, fit_reg=False, hue='species', legend=False)
# 设置图例
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('iris')my_dpi=96
plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi)
# 使用hue进行分类
sns.lmplot( x="sepal_length", y="sepal_width", data=df, fit_reg=False, hue='species', legend=False,  markers=["o", "x", "1"])
# 设置图例
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('iris')my_dpi=96
plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi)sns.lmplot( x="sepal_length", y="sepal_width", data=df, fit_reg=False, hue='species', legend=False,  palette="Set2")plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('iris')my_dpi=96
plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi)sns.lmplot( x="sepal_length", y="sepal_width", data=df, fit_reg=False, hue='species', legend=False,  palette=dict(setosa="#9b59b6", virginica="#3498db", versicolor="#95a5a6"))plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as snsnp.random.seed(0)# 设置数据
df = pd.DataFrame(np.random.random((100,2)), columns=["x","y"])
value=(df['x']>0.2) & (df['y']>0.4)
df['color']= np.where( value==True , "#9b59b6", "#3498db")p1=sns.regplot(data=df, x="x", y="y", fit_reg=False, scatter_kws{'facecolors':df['color']})
plt.show()

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as sns# 设置数据
df = pd.DataFrame({'x': [1, 1.5, 3, 4, 5], 'y': [5, 15, 5, 10, 2],'group': ['A','other group','B','C','D']})p1=sns.regplot(data=df, x="x", y="y", fit_reg=False, marker="+", color="skyblue")
plt.show()

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as sns# 设置数据
df = pd.DataFrame({'x': [1, 1.5, 3, 4, 5], 'y': [5, 15, 5, 10, 2],'group': ['A','other group','B','C','D']})p1=sns.regplot(data=df, x="x", y="y", fit_reg=False, marker="o", color="skyblue", scatter_kws={'s':400})
p1.text(3+0.2, 4.5, "An annotation", horizontalalignment='left', size='medium', color='black', weight='semibold')
plt.show()

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as sns# 设置数据
df = pd.DataFrame({'x': [1, 1.5, 3, 4, 5], 'y': [5, 15, 5, 10, 2],'group': ['A','other group','B','C','D']})p1=sns.regplot(data=df, x="x", y="y", fit_reg=False, marker="o", color="skyblue", scatter_kws={'s':400})
for line in range(0,df.shape[0]):p1.text(df.x[line]+0.2, df.y[line], df.group[line], horizontalalignment='left', size='medium', color='black', weight='semibold')
plt.show()

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