将拟合出来的方程表现在图里

要将拟合出来的方程表现在图里，需要进行以下步骤：

1. 绘制原始数据的散点图。
2. 使用拟合算法拟合数据，并得到拟合函数的表达式。
3. 在同一张图中，绘制拟合函数的曲线（线性回归的拟合函数为直线）。
4. 添加图例，标注散点图和拟合曲线的含义。

下面是一个简单的 Python 代码示例，演示如何在 Matplotlib 中将拟合函数表现在图里：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些随机数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6])

# 使用线性回归拟合数据
a, b = np.polyfit(x, y, 1)
fit_fn = np.poly1d((a, b))

# 绘制散点图和拟合曲线
plt.plot(x, y, 'bo', label='data')
plt.plot(x, fit_fn(x), 'r-', label='fit')

# 添加图例
plt.legend(loc='best')

# 显示图形
plt.show()

这段代码生成了一个包含原始数据和线性回归拟合曲线的图形。你可以根据自己的数据和需要进行修改。

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将拟合出来的方程标记在图里matlab

要将拟合出来的方程标记在图里，可以使用MATLAB中的text函数。具体步骤如下：

1. 首先，使用polyfit函数拟合数据并得到拟合出来的多项式系数。

2. 接着，使用polyval函数将多项式系数代入得到拟合的函数值。

3. 使用plot函数将原始数据和拟合曲线绘制出来。

4. 最后，在拟合曲线上添加文本标注，使用text函数将拟合方程的表达式写入。

示例代码如下：

% 原始数据
x = [1,2,3,4,5];
y = [2,3,4,6,8];

% 拟合数据
p = polyfit(x,y,2);
y_fit = polyval(p,x);

% 绘制图像
plot(x,y,'o',x,y_fit,'-');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('拟合曲线');

% 添加文本标注
eqn = sprintf('y = %.2fx^2 + %.2fx + %.2f',p(1),p(2),p(3));
text(3.5,6.5,eqn);

其中，polyfit函数用于多项式拟合，polyval函数用于计算多项式函数值，plot函数用于绘制图像，text函数用于添加文本标注。在本例中，拟合的是一个二次多项式，拟合方程的表达式使用sprintf函数生成，并使用text函数将其添加到图像上。

matlab中将拟合直线方程标注在图中直线旁边

这个问题属于技术问题，我可以回答。可以使用Matlab中的text函数将直线方程标注在图中直线旁边。具体使用如下：

1. 先用polyfit函数拟合数据点，得到直线方程系数。

2. 用plot函数画出拟合直线。

3. 用text函数把直线方程标注在直线旁边。

以下是示例代码：

x = [1, 2, 3, 4, 5];

y = [2, 3, 5, 6, 8];

p = polyfit(x, y, 1);

f = polyval(p, x);

plot(x, y, 'o', x, f, '-');

text(2, 6, sprintf('y = %.2fx + %.2f', p(1), p(2)));