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
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。
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
可以使用seaborn和matplotlib库绘制回归分析森林图。下面是一个基础版的例子：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 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", hue="sex", data=tips, markers=["o", "v"])
plt.show()
这个例子中，我们使用load_dataset函数从seaborn内置数据集中加载数据，然后使用lmplot函数绘制回归分析森林图。x和y参数指定自变量和因变量的列名，hue参数指定分类变量的列名，markers参数指定每个类别的标记形状。
如果需要添加p值，可以使用statsmodels库的OLS函数进行线性回归分析，然后从结果中提取p值。下面是一个示例代码：
import statsmodels.api as sm
# 进行线性回归分析
model = sm.OLS(tips["tip"], sm.add_constant(tips["total_bill"])).fit()
# 输出回归分析结果和p值
print(model.summary())
在这个例子中，我们使用OLS函数进行线性回归分析，并且使用add_constant函数为自变量添加常数项。然后，我们从回归分析结果中提取p值并输出。
要在回归分析森林图中添加p值，可以使用annotate函数从回归分析结果中提取p值，并在图中添加文本标签。下面是修改后的代码：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
# 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", hue="sex", data=tips, markers=["o", "v"])
# 进行线性回归分析
model = sm.OLS(tips["tip"], sm.add_constant(tips["total_bill"])).fit()
# 从回归分析结果中提取p值
p_value = model.pvalues["total_bill"].round(3)
# 在图中添加p值
plt.annotate(f"p = {p_value}", xy=(0.05, 0.95), xycoords='axes fraction')
plt.show()
在这个例子中，我们首先绘制回归分析森林图，然后进行线性回归分析并从结果中提取p值。最后，使用annotate函数在图中添加文本标签，其中xy参数指定文本标签的位置，xycoords参数指定坐标系。
这些直接用sklearn就可以了