python绘制散点图并拟合

要Python中绘制散点图并进行拟合，可以使用matplotlib库和seaborn库。首先，导入所需的库和数据集。然后，使用seaborn的lmplot函数绘制散点图，并通过参数设置添加最佳拟合线。最后，使用matplotlib的其他函数进行图像装饰和显示。

以下是一个示例代码进行散点图绘制和拟合：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

# 导入数据集
df = pd.read_csv('mpg_ggplot2.csv')

# 绘制散点图并拟合
sns.lmplot(x='displ', y='hwy', data=df)

# 图像装饰
plt.xlabel('发动机排量(l)')
plt.ylabel('公里路程/加仑')
plt.title('Scatterplot with line of best fit')

# 显示图像
plt.show()

相关问题

python画散点图并且拟合表示出残差

好的，我来为您解答。

首先，您需要安装 matplotlib 和 numpy 这两个库，您可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib
pip install numpy

接下来，您可以使用以下代码来绘制散点图并进行拟合，同时表示出残差：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些随机的数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, marker='o')

# 进行多项式拟合，这里选择 3 次多项式
p = np.polyfit(x, y, 3)

# 生成拟合的曲线
x_fit = np.linspace(0, 1, 50)
y_fit = np.polyval(p, x_fit)

# 绘制拟合的曲线
plt.plot(x_fit, y_fit, 'r-')

# 计算残差
y_pred = np.polyval(p, x)
resid = y - y_pred

# 绘制残差图
plt.figure()
plt.scatter(y_pred, resid, marker='o')
plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='-')
plt.xlabel('Predicted Values')
plt.ylabel('Residuals')

plt.show()

这段代码会生成一个散点图，同时进行 3 次多项式拟合，并表示出残差图。您可以根据需要调整多项式的次数以及其他参数。

python画散点图并且拟合表示出斜率截距

好的，我可以为您提供一份Python代码来绘制散点图并拟合出斜率截距。

首先，我们需要导入所需的库，包括numpy、matplotlib和scipy：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

接下来，我们可以生成一些随机数据作为示例：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

然后，我们可以使用matplotlib库来绘制散点图：

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

接着，我们可以使用scipy库中的linregress函数来拟合直线并计算斜率截距：

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
print("斜率：", slope)
print("截距：", intercept)

最后，我们可以将拟合的直线绘制到散点图中：

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, slope * x + intercept, 'r')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

完整的代码如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

# 生成随机数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

# 拟合直线并计算斜率截距
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
print("斜率：", slope)
print("截距：", intercept)

# 将拟合的直线绘制到散点图中
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, slope * x + intercept, 'r')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

运行代码后，您应该可以看到绘制的散点图和拟合的直线，并且在控制台中打印出了斜率和截距。