python绘制回归分析森林图

Question

python绘制回归分析森林图
基础版
还有怎么修改无效线，添加p值

Answer 1

参考GPT和自己的思路：

关于python绘制回归分析森林图的问题，我建议您使用seaborn库来实现。基本的代码如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

sns.set(style="whitegrid", font_scale=1.3)

# 加载数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制回归分析森林图
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col="day", hue="sex", data=tips, col_wrap=2)

# 修改无效线
plt.axhline(y=0, color='red', linestyle='--')

# 添加p值
plt.annotate("p=0.012", xy=(40, 2))

其中，通过lmplot()函数可以绘制回归分析森林图，并且可以指定需要分组的变量。通过plt.axhline()函数可以修改无效线的样式和位置，通过plt.annotate()函数可以在图中添加p值。您也可以根据具体的业务需求进行进一步的调整和修改。