相关疑难解决方法(0)

我想了解什么是猴子补丁或猴子补丁？

这类似于方法/运算符重载或委托吗？

这些东西有什么共同之处吗？

将lmplot在seaborn拟合回归模型的截距.但是,有时我想要在没有截距的情况下拟合回归模型,即通过原点进行回归.

例如:

In [1]: import numpy as np
   ...: import pandas as pd
   ...: import seaborn as sns
   ...: import matplotlib.pyplot as plt
   ...: import statsmodels.formula.api as sfa
   ...: 

In [2]: %matplotlib inline
In [3]: np.random.seed(2016)
In [4]: x = np.linspace(0, 10, 32)
In [5]: y = 0.3 * x + np.random.randn(len(x))
In [6]: df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
In [7]: r = sfa.ols('y ~ x + 0', data=df).fit()
In [8]: sns.lmplot(x='x', y='y', data=df, fit_reg=True) …

我正在使用 Seaborn 库中的 violinplot 函数。有时外线是可视化的：

有时它们不是：

这些示例基于相同的代码，运行时间不同：

  df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))
  sns.violinplot(data=df, order=list(df.columns), cut=0,inner='points', bw='silverman', split=True, color='limegreen')
  plt.show()

如何操作外线的格式？