近年來，機器學習被廣泛應用于各個領域，這也使得數據科學和人工智能的可視化成為熱點，其中殘差曲線是不可或缺的一部分。在Python中，我們可以使用Matplotlib庫和Seaborn庫繪制殘差曲線。

下面是一個簡單的Python代碼段，展示了如何使用Seaborn庫繪制殘差曲線：

import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
tips = sns.load_dataset("tips")
lm = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
lm.set(xlabel='Total Bill', ylabel='Tip')
sns.residplot(x='total_bill', y='tip', data=tips, ax=lm.ax)

為了繪制殘差曲線，我們需要先加載所需的數據集，然后用Seaborn的lmplot函數將散點圖繪制出來。然后，我們使用residplot函數來繪制殘差圖并將它加載到我們之前繪制的散點圖中。

如果你喜歡使用Matplotlib庫，下面是一個簡單的Python代碼段，展示了如何使用Matplotlib庫繪制殘差曲線：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(100)
y = x + np.random.normal(0, 0.1, 100)
coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(coefficients)
y_fit = p(x)
resid = y - y_fit
plt.scatter(x, resid)
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Residuals")
plt.show()

在這個例子中，我們生成了隨機數據并將其帶入我們的模型中。然后，我們使用Matplotlib的scatter函數繪制出殘差圖，并在圖中加入相應的軸標簽和標題。

以上是關于Python畫殘差曲線的介紹和示例，你可以根據自己的需要和實際應用選擇適合自己的繪圖工具和方法。對于初學者來說，建議多加練習和學習，熟悉Python的各種繪圖函數和方法，提高數據可視化水平。