已有散点图,怎么加线性回归python

可以使用 `scikit-learn` 库中的 `LinearRegression` 模型来拟合线性回归，并用 matplotlib 中的 `plot` 函数来画出回归直线。

下面是一个示例代码：

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

# 生成一些随机数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.5, 3.7, 4.2, 5.1, 6.2])

# 将数据变为二维数组
X = x[:, np.newaxis]

# 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)

# 用模型预测一些新的数据
x_test = np.array([6, 7, 8])
X_test = x_test[:, np.newaxis]
y_pred = model.predict(X_test)

# 画出散点图和回归直线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x_test, y_pred, color='red', linewidth=3)
plt.show()

运行后可以得到一张包括散点图和回归直线的图像。

相关问题

python散点图线性回归

要在Python中制作散点图和进行线性回归，你可以使用matplotlib和sklearn库。以下是一种实现方法：

首先，导入所需的库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

然后，准备数据并绘制散点图：
x = np.array([2, 5, 8, 8, 13, 15, 17, 19, 21, 24])
y = np.array([12, 31, 45, 52, 79, 85, 115, 119, 135, 145])
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel("battery")
plt.ylabel("KM")
plt.title("散点图")
plt.show()

接下来，建立线性回归模型并进行拟合：
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(np.reshape(x, (-1, 1)), np.reshape(y, (-1, 1)))

打印拟合结果(参数)：
print("斜率：", regressor.coef_)
print("截距：", regressor.intercept_)

最后，画出数据和拟合直线的图：
plt.scatter(x, y)
plt.plot(np.reshape(x, (-1, 1)), regressor.predict(np.reshape(x, (-1, 1))))
plt.xlabel("battery")
plt.ylabel("KM")
plt.title("拟合结果")
plt.show()

这样，你就可以在Python中绘制散点图和进行线性回归了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python 编程 线性回归，散点图，拟合结果](https://blog.csdn.net/qq_42262610/article/details/124290573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python机器学习——线性回归案例（一）](https://blog.csdn.net/lucky_shi/article/details/105186572)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python画散点图并找到线性回归

要绘制散点图并找到线性回归，可以使用Python中的matplotlib库和scikit-learn库。

首先，安装这两个库：

pip install matplotlib
pip install scikit-learn

然后，导入所需的库：

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

接下来，创建一些随机数据并绘制散点图：

import numpy as np

# 创建随机数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.show()

这将显示一个散点图，其中x轴是输入数据，y轴是输出数据。

接下来，使用sklearn库中的LinearRegression模型来拟合数据并绘制线性回归线：

# 使用线性回归模型拟合数据
model = LinearRegression().fit(x.reshape(-1, 1), y)

# 绘制散点图和线性回归线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, model.predict(x.reshape(-1, 1)), color='red')
plt.show()

这将显示一个带有线性回归线的散点图，该线表示x和y之间的线性关系。