python 根据相关性矩阵绘制线性回归图

可以使用matplotlib库中的scatter()和plot()方法来绘制线性回归图。步骤如下：

1. 通过相关性矩阵计算出自变量和因变量之间的相关系数和截距。

2. 使用scatter()方法绘制散点图，横轴为自变量，纵轴为因变量。

3. 使用plot()方法绘制回归线，其中横轴为自变量，纵轴为通过相关系数和截距计算出的预测值。

示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义自变量和因变量
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

# 计算相关系数和截距
r = np.corrcoef(x, y)[0, 1]
b = np.mean(y) - r * np.mean(x)

# 绘制散点图和回归线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, r * x + b, color='r')
plt.show()

注意，这只是一个简单的线性回归模型，实际应用中可能需要更复杂的模型和更多的数据处理步骤。