На этом шаге мы рассмотрим назначение этой функции и ее параметры.

    Функция lmplot() по своему назначению аналогична regplot() (см. 132 шаг "Функция regplot()") с возможностью управлять компоновкой полей с графиками на подложке. Загрузим наборы данных mpg и iris:

mpg = sns.load_dataset("mpg") 
iris = sns.load_dataset("iris")

    Если пока оставить в стороне параметры, отвечающие на настройку подложки, то в остальном, аргументы функции lmplot() практически полностью совпадают по названию и назначению с рассмотренными для функции regplot(). К ним относятся x, y, data, order, x_bins, units, ci, x_ci, n_boot, {x,y}_jitter, {x, y}_partial, x_estimator, scatter, fit_reg, logistic, robust, logx, lowess, truncate, {scatter, line}_kws, dropna.

    Параметры, отвечающие за разделение данных на группы и управление отображением диаграмм функции lmplot() совпадают с аргументами функций relplot() и catplot(), к ним относятся hue, row, col, pallete, hue_order, legend, legend_out, height, aspect. Поэтому мы не будем приводить полное их описание, ограничимся примером работы с ними.

    Построим график с моделью регрессии с помощью функции lmplot(), такой же как мы могли бы получить с помощью функции regplot().

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

sns.lmplot(x="horsepower", y="displacement", data=mpg) 

plt.show()

Рис.1. График модели линейной регрессии, построенный с помощью lmplot()

    Для разделения данных по категориальному признаку с последующим построением для каждой группы своей модели регрессии в функции lmplot() используются параметры:

• hue: для цветового разделения;
• row: для вертикального представления диаграмм;
• col: для горизонтального представления диаграмм.

    За настройку цветовой схемы отвечает параметр pallete.

    Построим диаграмму для набора iris с разделением по типу ириса (признак species):

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

sns.lmplot(x="sepal_width", y="petal_width", hue="species", data=iris)

plt.show()

Рис.2. Демонстрация работы с параметром hue функции lmplot()

    Изменим палитру:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")
iris = sns.load_dataset("iris")

sns.lmplot(x="sepal_width", y="petal_width", hue="species",
           palette="Dark2", data=iris)

plt.show()

Рис.3. Демонстрация работы с параметром palette функции lmplot()

    На следующем шаге мы закончим изучение этого вопроса.

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг