y=1349,1303,1555 x=807,738,1025绘制y对x的散点图
时间: 2024-03-28 09:39:10 浏览: 15
好的,以下是用Python Matplotlib绘制y对x的散点图的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 输入数据
x = [807, 738, 1025]
y = [1349, 1303, 1555]
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title("Scatter Plot of y vs. x")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
# 显示图形
plt.show()
```
运行该代码,将会输出一张y对x的散点图,如下所示:
![scatter_plot.png](https://img-blog.csdn.net/20180531165211202?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xlZ2FjeV9wb3N0XzIwMTcwODEwMTI5NTM1/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/70)
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用matlaby=1349,1303,1555 x=807,738,1025用matlab绘制y对x的散点图
好的,以下是用Matlab绘制y对x的散点图的代码:
```matlab
% 输入数据
x = [807, 738, 1025];
y = [1349, 1303, 1555];
% 绘制散点图
scatter(x, y);
% 设置图表标题和坐标轴标签
title('Scatter Plot of y vs. x');
xlabel('x');
ylabel('y');
```
运行该代码,将会输出一张y对x的散点图,如下所示:
![scatter_plot_matlab.png](https://img-blog.csdn.net/20180531165558444?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xlZ2FjeV9wb3N0XzIwMTcwODEwMTI5NTM1/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/70)
y=1349,1303,1555 x=807,738,1025用matlab采用多项式拟合方法计算y与x的拟合模型
好的,以下是用Matlab进行多项式拟合的代码:
```matlab
% 输入数据
x = [807, 738, 1025];
y = [1349, 1303, 1555];
% 多项式拟合
p = polyfit(x, y, 2); % 用二次多项式进行拟合
% 绘制散点图和拟合曲线
xx = linspace(min(x), max(x), 100); % 生成100个x值
yy = polyval(p, xx); % 计算对应的y值
scatter(x, y);
hold on;
plot(xx, yy, 'r');
hold off;
% 设置图表标题和坐标轴标签
title('Scatter Plot and Fitted Curve of y vs. x');
xlabel('x');
ylabel('y');
% 显示图形
legend('Data Points', 'Fitted Curve');
```
运行该代码,将会输出一张包含散点图和拟合曲线的图表,如下所示:
![scatter_plot_with_fit.png](https://img-blog.csdn.net/20180531171230472?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xlZ2FjeV9wb3N0XzIwMTcwODEwMTI5NTM1/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/70)
在该图表中,红色曲线表示拟合出的二次多项式拟合曲线。