下面是详细的攻略，包括安装seaborn库、绘制线性回归曲线的步骤和两个示例：

Python可视化学习之seaborn绘制线型回归曲线

安装seaborn库

在使用seaborn之前，需要先安装seaborn库。你可以使用pip命令来进行安装：

pip install seaborn

绘制线型回归曲线的步骤

在使用seaborn绘制线型回归曲线之前，你需要完成以下四个步骤：

1. 导入seaborn库和其他可能需要用到的库

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

1. 加载数据

data = sns.load_dataset('dataset_name')

这里的dataset_name需要换成你想要使用的数据集名称。

1. 绘制散点图

sns.scatterplot(x='x_data', y='y_data', data=data)

这里的x_data和y_data分别需要换成你想要使用的x轴和y轴的数据列名称。

1. 绘制线型回归曲线

sns.regplot(x='x_data', y='y_data', data=data)

这里的x_data和y_data同样需要换成你想要使用的x轴和y轴的数据列名称。

示例1：绘制Iris数据集中sepal_length与sepal_width的线型回归曲线

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 加载Iris数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data=iris)

# 绘制线型回归曲线
sns.regplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data=iris)

# 设置图形标题
plt.title('Sepal length vs. Sepal width')

# 显示图形
plt.show()

这段代码会绘制出Iris数据集中sepal_length与sepal_width的散点图和线型回归曲线，图形标题为“Sepal length vs. Sepal width”。

示例2：绘制Tips数据集中tip与total_bill的线型回归曲线

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 加载Tips数据集
tips = sns.load_dataset('tips')

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)

# 绘制线型回归曲线
sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)

# 设置图形标题
plt.title('Tip vs. Total bill')

# 显示图形
plt.show()

这段代码会绘制出Tips数据集中tip与total_bill的散点图和线型回归曲线，图形标题为“Tip vs. Total bill”。