تخصيص وتحسين رسم الانحدار في Seaborn باستخدام خيارات التخصيص

بالتأكيد، يبدو أنك تواجه تحدياً في رؤية خط الانحدار بوضوح في حالة وجود عدد كبير من نقاط البيانات. لتغيير لون الخط في lmplot في مكتبة Seaborn، يمكنك استخدام الباراميتر line_kws وتحديد خصائص الخط الجديدة، مثل اللون.

لتحقيق ذلك، يمكنك تعديل الشيفرة كالتالي:

pythonCopy code
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0)
tips = sns.load_dataset("tips")

# تحديد لون الخط الجديد، يمكنك استخدام أي لون متاح في Matplotlib
line_color = 'red'

# إنشاء الرسم البياني باستخدام lmplot وتحديد لون الخط باستخدام line_kws
g = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, line_kws={'color': line_color})

# عرض الرسم البياني
plt.show()

بهذه الطريقة، يمكنك تحديد لون الخط بسهولة وفقًا لتفضيلاتك. يُفضل استخدام ألوان متباينة لضمان وضوح الرؤية، مما يجعل الخط الانحدار بارزًا في وسط كمية البيانات الكبيرة.

بالطبع، عند التعامل مع رسم الانحدار في Seaborn، هناك العديد من الخيارات التي يمكنك استكشافها لتحسين تجربتك البصرية وفهم بياناتك بشكل أفضل.

1. تحسين وضوح الرسم البياني:
   قد ترغب في زيادة وضوح الرسم البياني بشكل عام، لذا يمكنك استخدام باراميترات إضافية مثل scatter_kws لتغيير خصائص نقاط البيانات، مثل حجمها ولونها.

   pythonCopy code
   # تحسين وضوح النقاط
   scatter_properties = {'s': 30, 'alpha': 0.5, 'color': 'blue'}
   g = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, scatter_kws=scatter_properties, line_kws={'color': line_color})
   

2. تغيير نمط الخط:
   يمكنك أيضاً تخصيص نمط الخط باستخدام line_kws، مثل تحديد نوع الخط (مثلاً خط متقطع) وسماكته.

   pythonCopy code
   # تغيير نمط وسماكة الخط
   line_properties = {'linestyle': '--', 'linewidth': 2}
   g = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, line_kws={**line_properties, 'color': line_color})
   

3. تسمية المحاور والعناوين:
   يمكنك أيضاً تحسين توضيح الرسم البياني عن طريق إضافة تسميات للمحاور وعنوان للرسم البياني.

   pythonCopy code
   # تسمية المحاور وإضافة عنوان
   g.set_axis_labels("إجمالي الفاتورة", "البقشيش")
   plt.title("رسم الانحدار بين إجمالي الفاتورة والبقشيش")
   

باستخدام هذه الاقتراحات، يمكنك تحسين جودة وفهم الرسم البياني الخاص بك وجعله أكثر فاعلية في توضيح العلاقة بين المتغيرين.