python绘制散点图平滑线

在Python中，可以使用matplotlib库来绘制散点图并添加平滑线。`plt.scatter()`函数用于创建散点图，而`plt.plot()`或`plt.subplots().plot()`可以用来添加平滑线。如果你想对数据进行拟合，还可以使用`scipy.stats`库中的函数，如`lowess`（局部加权回归）或`gaussian_filter1d`等。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些随机数据作为散点
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, color='blue', label='Scatter Data')

# 添加平滑线，这里假设你想对x值进行低阶多项式拟合
smooth_x = np.linspace(min(x), max(x), 400)  # 创建更细致的x轴范围
smooth_y = lowess(y, x, frac=0.2)[:, 1]  # 使用lowess函数得到平滑曲线

# 绘制平滑曲线
plt.plot(smooth_x, smooth_y, color='red', linestyle='-', label='Smooth Line')

# 设置图例和其他元素
plt.legend()
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Scatter plot with Smooth Line')
plt.show()

在这个示例中，`frac=0.2` 参数控制了平滑程度，值越小，光滑度越高。