线性回归画图python

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：

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：

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：

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。