如何解决使用Seaborn的谱图进行面的回归分析
我对Seaborn还是很陌生，所以请多多包涵。我正在尝试进行线性最小二乘回归，并使用seaborn的relplot指定r ^ 2值。我愿意切换到sns.facetgrid。我的数据如下：
我能够将构面网格绘制为：Plots
xx = np.linspace(-1,2,100)
yx = xx
#CO2 vs H
p1 = sns.relplot(data=df2,x="H",y="CO2",col="Bias",hue="Met",col_wrap=5)
(p1.set_axis_labels("$E_{ads}(*H)$","$E_{ads}(*CO_2)$")
.set_titles("Bias: {col_name} V vs SHE")
.set(xlim=(-0.4,2),ylim=(-0.4,2)))
for ax in p1.axes.flat:
ax.plot(xx,yx)
plt.savefig("CO2_H.pdf",dpi=300)
plt.show()
但是，我希望它不是对角线，而是线性回归。我发现了类似的here，但是当您在sns.relplot中指定列时，我不知道如何使它工作。
谢谢！
解决方法
您可能想研究seaborn.lmplot。
p1 = sns.lmplot(data=df2,x="H",y="CO2",col="Bias",hue="Met",col_wrap=5)
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