python线性回归图像代码

以下是使用Python进行线性回归并绘制图像的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 导入数据
pd_data = pd.read_csv("xxxx.csv")

# 数据清洗和准备
# ...

# 划分特征和目标变量
X = pd_data['特征列'].values.reshape(-1, 1)
y = pd_data['目标变量列'].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 绘制图像
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue', label='Actual')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='Predicted')
plt.xlabel('特征')
plt.ylabel('目标变量')
plt.title('线性回归')
plt.legend()
plt.show()

请注意，上述代码中的"xxxx.csv"应替换为您实际的数据文件名，并根据您的数据进行适当的数据清洗和准备操作。