残差分析的python代码

以下是一个简单的残差分析的 Python 代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一组数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21])

# 定义模型函数
def model_func(x, a, b):
    return a * x + b

# 使用最小二乘法拟合数据
from scipy.optimize import curve_fit
popt, pcov = curve_fit(model_func, x, y)

# 计算残差
residuals = y - model_func(x, *popt)

# 绘制残差图
plt.scatter(x, residuals)
plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='-')
plt.title('Residual Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Residuals')
plt.show()

代码中，我们首先定义了一个简单的数据集 `x` 和 `y`。然后定义了一个模型函数，使用 `scipy.optimize` 中的最小二乘法函数 `curve_fit` 对数据进行拟合，得到拟合的参数 `popt` 和协方差矩阵 `pcov`。最后，我们计算出残差 `residuals` 并绘制残差图。