Seaborn的lowess参数是指局部加权回归（Locally Weighted Scatterplot Smoothing），它可以用来拟合数据的非线性关系。在Seaborn中，可以使用regplot()函数来创建一个包含低通滤波器的线性回归模型。
lowess参数可以设置为True或False，表示是否使用局部加权回归。如果将lowess参数设置为True，则会在绘制的散点图中添加一个低通滤波器的线性回归模型。如果设置为False，则不会添加低通滤波器的线性回归模型。
例如，下面的代码演示了如何在Seaborn中使用lowess参数：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载示例数据
tips = sns.load_dataset('tips')
# 绘制散点图，并添加低通滤波器的线性回归模型
sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=tips, lowess=True)
plt.show()
上面的代码会在total_bill和tip之间绘制一个散点图，并在图中添加一个低通滤波器的线性回归模型。通过设置lowess参数为True，我们可以看到数据的非线性关系更加清晰地展现出来。