python画散点图并找到线性回归

要画散点图并找到线性回归，你可以使用 Python 的 Matplotlib 和 Scikit-learn 库。

首先，你需要安装这两个库。可以使用以下命令在终端中安装它们：

pip install matplotlib scikit-learn

接下来，你可以使用以下代码来绘制散点图和线性回归：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成一些随机数据
x = [[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]]
y = [[2], [4], [5], [7], [8], [8], [9], [10], [12], [14]]

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 将数据拟合到模型中
model.fit(x, y)

# 预测一些值
x_pred = [[11], [12], [13], [14], [15]]
y_pred = model.predict(x_pred)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 绘制线性回归线
plt.plot(x_pred, y_pred, color='red')

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们生成了一些随机数据，并使用 `LinearRegression()` 函数创建了一个线性回归模型。然后，我们将数据拟合到模型中，并使用 `predict()` 函数预测了一些值。最后，我们使用 `scatter()` 函数绘制散点图，并使用 `plot()` 函数绘制线性回归线。最后，我们使用 `show()` 函数显示图像。

你可以将这个代码替换为你自己的数据，并适当调整代码以满足你的需求。