python中做图并做预测

在Python中，可以使用多种库来进行数据可视化和预测，常用的有matplotlib、seaborn、plotly等。

在使用这些库之前，需要先安装它们。可以使用pip安装，例如：

pip install matplotlib

安装完成后，就可以使用这些库来进行数据可视化和预测了。

下面以matplotlib为例，介绍如何进行数据可视化和预测。

首先，需要导入matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

然后，可以使用plt.plot()函数来绘制折线图。例如，绘制一组数据的折线图：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.show()

这段代码将会绘制一张包含5个点的折线图。

如果要进行预测，可以使用机器学习库，例如scikit-learn。首先，需要导入scikit-learn库：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

然后，可以使用LinearRegression()函数来创建一个线性回归模型。例如，训练一个线性回归模型来预测房价：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
train_data = data.iloc[:100]
test_data = data.iloc[100:]

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(train_data[['area']], train_data['price'])

# 预测结果
predictions = model.predict(test_data[['area']])

这段代码将会读取一个数据集，将它分为训练集和测试集，然后创建一个线性回归模型并训练它。最后，使用模型来预测测试集中的数据。

在预测之后，可以使用plt.scatter()函数来绘制散点图，例如：

plt.scatter(test_data['area'], test_data['price'], color='blue')
plt.plot(test_data['area'], predictions, color='red')
plt.show()

这段代码将会绘制一个散点图和一条线，其中散点图表示测试集中的数据，线表示模型预测出的结果。