要绘制线性回归系数，可以使用Seaborn库中的lmplot()函数。这个函数可以绘制两个变量之间的线性关系，并包括一个回归线以及用于显示回归参数的阴影区域。
下面是一个示例代码，演示如何使用lmplot()函数绘制线性回归系数：
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import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载示例数据集
tips = sns.load_dataset("tips")
# 使用lmplot()函数绘制线性回归系数
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
# 显示图形
plt.show()
在这个示例中，我们使用Seaborn加载了一个名为"tips"的示例数据集，并使用lmplot()函数绘制了"total_bill"和"tip"两个变量之间的线性关系，包括回归线和回归系数。最后，通过调用plt.show()函数显示了绘制出来的图形。
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