Seaborn的lowess參數是指局部加權回歸（Locally Weighted Scatterplot Smoothing），它可以用來擬合數據的非線性關系。在Seaborn中，可以使用regplot()函數來創建一個包含低通濾波器的線性回歸模型。
lowess參數可以設置為True或False，表示是否使用局部加權回歸。如果將lowess參數設置為True，則會在繪制的散點圖中添加一個低通濾波器的線性回歸模型。如果設置為False，則不會添加低通濾波器的線性回歸模型。
例如，下面的代碼演示了如何在Seaborn中使用lowess參數：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加載示例數據
tips = sns.load_dataset('tips')
# 繪制散點圖，并添加低通濾波器的線性回歸模型
sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=tips, lowess=True)
plt.show()
上面的代碼會在total_bill和tip之間繪制一個散點圖，并在圖中添加一個低通濾波器的線性回歸模型。通過設置lowess參數為True，我們可以看到數據的非線性關系更加清晰地展現出來。
