线性回归画图python

时间: 2023-10-30 10:07:46 浏览: 48
你可以使用提供的代码来完成线性回归的图像绘制。首先,根据给定的数据点进行线性拟合,计算出参数w和b。然后,使用matplotlib库创建一个绘图对象,并按照题目要求绘制出图像。最后,返回参数w、b和绘图对象。以下是一个示例代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt def linear_plot(): data = [[5.06, 5.79], [4.92, 6.61], [4.67, 5.48], [4.54, 6.11], [4.26, 6.39], [4.07, 4.81], [4.01, 4.16], [4.01, 5.55], [3.66, 5.05], [3.43, 4.34], [3.12, 3.24], [3.02, 4.80], [2.87, 4.01], [2.64, 3.17], [2.48, 1.61], [2.48, 2.62], [2.02, 2.50], [1.95, 3.59], [1.79, 1.49], [1.54, 2.10]] ### TODO: 线性拟合计算参数 ### w = None b = None fig = plt.figure() ### TODO: 按题目要求绘图 ### return w, b, fig ``` 请根据实际需求修改代码中的TODO部分,并返回参数w、b和绘图对象。
相关问题

python 线性回归画图

要在Python中进行线性回归并画出图形,可以使用Scikit-learn和Matplotlib库。以下是一个示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # 生成一些随机数据用于线性回归 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 1) y = 2 + 3 * X + np.random.rand(100, 1) # 创建线性回归模型并拟合数据 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 预测新的数据点 X_new = np.array([[0], [1]]) y_pred = model.predict(X_new) # 绘制原始数据点和回归线 plt.scatter(X, y, s=10) plt.plot(X_new, y_pred, color='r') plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Linear Regression') plt.show() ``` 这段代码首先生成一些随机数据作为线性回归的输入,然后使用`LinearRegression`模型对数据进行拟合。接下来,预测新的数据点并使用Matplotlib库绘制原始数据点和回归线。最后调用`plt.show()`显示图形。 你也可以根据自己的需求修改代码,例如更换自己的数据集或调整图形的样式。希望对你有帮助!

python线性回归画图

要在Python中画出线性回归图,你可以使用matplotlib和seaborn库来绘制散点图和回归线。首先,你需要导入所需的库,如下所示: ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.linear_model import LinearRegression ``` 然后,你可以使用自己实现的最小二乘法函数或者使用scikit-learn提供的线性回归类来计算回归方程的系数。下面是一个示例函数,它可以帮助你绘制线性回归图: ```python def linear_plot(): data = [[5.06, 5.79], [4.92, 6.61], [4.67, 5.48], [4.54, 6.11], [4.26, 6.39], [4.07, 4.81], [4.01, 4.16], [4.01, 5.55], [3.66, 5.05], [3.43, 4.34], [3.12, 3.24], [3.02, 4.80], [2.87, 4.01], [2.64, 3.17], [2.48, 1.61], [2.48, 2.62], [2.02, 2.50], [1.95, 3.59], [1.79, 1.49], [1.54, 2.10]] # 计算线性回归的参数 X = [x[0] for x in data] y = [x[1] for x in data] model = LinearRegression() model.fit([[x] for x in X], y) w = round(model.coef_[0], 2) b = round(model.intercept_, 2) # 绘制散点图和回归线 sns.scatterplot(x=X, y=y) sns.lineplot(x=X, y=model.predict([[x] for x in X])) # 返回参数和绘图对象 return w, b, plt.figure() ``` 这个函数接受一个二维数据列表作为输入,其中每个子列表包含两个变量的值。它会计算线性回归的参数,并绘制散点图和回归线。最后,它会返回回归方程的系数和绘图对象。 希望这个示例能够帮助你绘制线性回归图。

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