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Seaborn是基於matplotlib的Python可視化庫。 它提供了一個高級界面來繪製有吸引力的統計圖形。Seaborn其實是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，不需要經過大量的調整就能使你的圖變得精緻。但應強調的是，應該把Seaborn視爲matplotlib的補充，而不是替代物。
注：所有代碼均在IPython notebook中實現
lmplot(迴歸圖)
lmplot是用來繪製迴歸圖的，通過lmplot我們可以直觀地總覽數據的內在關係
先總覽一下stripplot的API：
seaborn.lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None, col_wrap=None, size=5, aspect=1, markers='o', sharex=True, sharey=True, hue_order=None, col_order=None, row_order=None, legend=True, legend_out=True, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None, order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False, logx=False, x_partial=None, y_partial=None, truncate=False, x_jitter=None, y_jitter=None, scatter_kws=None, line_kws=None)
可以看到lmplot的參數還是比較多的，接下來我們就挑一些常用的來講一下，有一些參數會涉及到一些統計學的知識。
老套路，先導入相應的包：
1import seaborn as sns
2%matplotlib inline
3sns.set(font_scale=1.5,style="white")
本次試用的數據集是Seaborn內置的tips小費數據集：
1data=sns.load_dataset("tips")
2data.head(5)
我們先來看一下lmplot是什麼樣的
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data)
可以看到lmplot對所選數據集進行了一元線性迴歸，擬合出了一條最佳的直線，
接下來進入具體參數的演示。
col:根據所指定屬性在列上分類
row:根據所指定屬性在行上分類
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,row="sex",
3 col="smoker")
結合我們的數據集，看上圖的橫縱座標就可以明白這兩個參數的用法
col_wrap:指定每行的列數，最多等於col參數所對應的不同類別的數量
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,col="day",
3 col_wrap=4)
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,col="day",
3 col_wrap=2)
aspect:控制圖的長寬比
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,aspect=1)
#長度比寬度等於一比一，即正方形
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,aspect=1.5)
3#長度比寬度等於1:1.5，可以看到橫軸更長一點
sharex:共享x軸刻度（默認爲True）
sharey:共享y軸刻度（默認爲True）
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,row="sex",
3 col="smoker",sharex=False)
4#可以看到設置爲False時，各個子圖的x軸的
5#座標刻度是不一樣的
hue:用於分類
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,hue="sex",
3 palette="husl")
ci:控制迴歸的置信區間（有學過統計學的同學們應該都是知道滴）
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,ci=0.95)
3#採用α=0.95的置信區間
x_jitter:給x軸隨機增加噪音點
y_jitter:給y軸隨機增加噪音點
設置這兩個參數不影響最後的迴歸直線
1sns.lmplot(x="size",y="tip",
2 data=data,x_jitter=False)
1sns.lmplot(x="size",y="tip",
2 data=data,x_jitter=True)
#可以看到剛纔的一列一列的數據點被隨機
#打亂了，但不會影響到最後的迴歸直線
order:控制進行迴歸的冪次（一次以上即是多項式迴歸）
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,order=1)
#一元線性迴歸
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,order=2)
3#次數最高爲2
1sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",
2 data=data,order=3)
3#次數最高爲3
還有一些參數涉及到了更深入的統計學知識，在這裏就不一一介紹了，有興趣的可以自行查看官方文檔！今天的演示就到此爲止！
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