转自：https://github.com/huanting74/Coursera-ML-AndrewNg
1.可视化数据
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt #需要加载这个包 df = pd.read_csv('data1.txt', names=['population', 'profit'])#直接给两类命名
df.head()
df.info()
sns.set(context="notebook", style="whitegrid", palette="dark")
sns.lmplot('population', 'profit', df, height=6, fit_reg=False)
plt.show()#并且需要show一下才可以显示图像
2.seaborn.lmplot函数
It is intended as a convenient interface to fit regression models across conditional subsets of a dataset.
对数据集的条件子集拟合线性回归模型。
//这里的x和y是data中的列名，不是随便设置的。
//控制每个网格的高度。
//如果是true的话，会拟合出一条直线，那么如下：
根据第三个参数进行画图，使用不同的颜色：
tips：数据格式如下：
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
5 25.29 4.71 Male No Sun Dinner 4