Как изменить цвет линии на графике линейной регрессии Seaborn

Есть пара подходов, как тактично заметил mwaskom. Вы можете передавать аргументы в совместный график, но установка color влияет на всю диаграмму рассеяния:

import numpy as np, pandas as pd; np.random.seed(0)
import seaborn as sns#; sns.set(style="white", color_codes=True)
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg',
                  joint_kws={'color':'green'}) # Scatter and regression all green

Или пропустите словарь ключевых слов линейного построения через этот словарь ключевых слов диаграммы рассеяния. Я прочитал seaborn/linearmodels.py, чтобы понять, где это сделать, что само по себе было интересно и познавательно. Дикт в дикт:

g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg',
                  joint_kws={'line_kws':{'color':'cyan'}}) # Only regression cyan

Или вы можете получить доступ к линии после того, как она была построена, и изменить ее напрямую. Это зависит от того, что линия регрессии является первой построенной линией, поэтому может нарушиться при морских обновлениях. Это также отличается эстетически/педагогически, поскольку вы не перекрашиваете распространение неопределенности. Это хороший способ познакомиться с тем, что такое объект JointGrid и как еще вы можете с ним взаимодействовать. (И, возможно, есть свойства, которые вы не можете установить с помощью аргументов вызова функции, хотя я не могу придумать ни одного.)

g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind='reg')
regline = g.ax_joint.get_lines()[0]
regline.set_color('red')
regline.set_zorder(5)