seaborn.residplot#
- seaborn.residplot(data=None, *, x=None, y=None, x_partial=None, y_partial=None, lowess=False, order=1, robust=False, dropna=True, label=None, color=None, scatter_kws=None, line_kws=None, ax=None)[源代码]#
绘制线性回归的残差。
此函数将对 y 进行 x 的回归（可能是稳健回归或多项式回归），然后绘制残差的散点图。您可以选择拟合低阶平滑器到残差图，这有助于确定残差是否存在结构。
- 参数:
- 数据DataFrame，可选
如果
x和y是列名，则使用的 DataFrame。- x向量或字符串
data中用于预测变量的数据或列名。- y向量或字符串
响应变量的
data中的数据或列名。- {x, y}_partial向量或字符串，可选
这些变量被视为混杂变量，并在绘图前从
x或y变量中移除。- lowess布尔值，可选
拟合一个lowess平滑器到残差散点图。
- 顺序int, 可选
计算残差时拟合的多项式阶数。
- 稳健布尔值，可选
在计算残差时，拟合一个稳健的线性回归。
- dropna布尔值，可选
如果为 True，则在拟合和绘图时忽略缺失数据的观测值。
- 标签字符串，可选
将用于任何图例中的标签。
- 颜色matplotlib 颜色，可选
用于绘图中所有元素的颜色。
- {scatter, line}_kws字典，可选
传递给 scatter() 和 plot() 的额外关键字参数，用于绘制图形的组成部分。
- axmatplotlib 轴, 可选
绘制到此轴，否则获取当前轴或如果不存在则创建一个新轴。
- 返回:
- ax: matplotlib 轴
带有回归图的轴。
示例