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如何将sns.jointplot和sns.lmplot结合起来?

要将sns.jointplot和sns.lmplot结合起来,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和数据集:
代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
data = sns.load_dataset('tips')
  1. 使用sns.jointplot创建散点图和直方图的组合图:
代码语言:txt
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sns.jointplot(x='total_bill', y='tip', data=data, kind='scatter')
  1. 使用sns.lmplot添加回归线:
代码语言:txt
复制
sns.lmplot(x='total_bill', y='tip', data=data)
  1. 结合两个图形:
代码语言:txt
复制
# 获取当前的图形对象
fig = plt.gcf()

# 获取第一个子图的坐标轴对象
ax = fig.get_axes()[0]

# 在第一个子图上添加第二个子图
sns.lmplot(x='total_bill', y='tip', data=data, ax=ax)

# 显示图形
plt.show()

这样就将sns.jointplot和sns.lmplot结合起来了。sns.jointplot用于创建散点图和直方图的组合图,sns.lmplot用于添加回归线。通过获取当前图形对象和子图的坐标轴对象,可以将两个图形结合在一起显示。

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