Seaborn：箱线图顶部的线性回归答案

【问题标题】：Seaborn : linear regression on top of a boxplotSeaborn：箱线图顶部的线性回归
【发布时间】：2019-01-20 08:30:45
【问题描述】：

使用 seaborn，我如何使用 sns.boxplot 和 sns.lmplot 从同一数据中获取带有回归线的箱线图？这不起作用：

tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.boxplot(x="size", y="tip", data=df)
ax = sns.lmplot(x="size", y="tip", data=tips, x_estimator=np.mean);

【问题讨论】：

如果你想让你的盒子在数字位置，你需要使用 matplotlib boxplot 并相应地设置位置。
您遇到的问题是否可能是由于在箱线图中设置了data=df？如果不是，我不明白df 在这种情况下是什么

标签： python matplotlib statistics seaborn

【解决方案1】：

您可以尝试以下方法：

tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.boxplot(x="size", y="tip", data=df)
ax = sns.regplot(x="size", y="tip", data=tips); 
plt.show()

您可以使用 regplot 来创建回归线，而不是使用 lmplot。

这里要注意的一点是，我看到您对每个绘图使用不同的数据，所以即使我不知道您在提示中拥有什么样的数据，您也可以尝试使用 df 而不是提示，因为使用不同的数据集可能会给你不同的结果。

【讨论】：

【解决方案2】：

请改用sns.regplot()，它是一个图形级函数，可让两个图放置在同一个图形中。

下面的代码会给你一个带有回归线的箱线图。它还消除了回归中的分散。您可以根据需要更改回归的顺序。当 boxplot 和 regplot 使用相同的数据时，这将起作用。如果您要定义另一个数据集 df，请在您的问题中澄清，我将更新此答案。

tips = sns.load_dataset("tips")

fig, ax = plt.subplots()
sns.boxplot(x="size", y="tip", data=tips, ax=ax)
sns.regplot(x="size", y="tip", data=tips, ax=ax, scatter=False)

plt.show()

【讨论】：