代码解释# 绘制销售收入与广告支出的散点图 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import pearsonr from statsmodels.formula.api import ols plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] example1 = pd.read_csv("E:\数学建模学习文件\python学习\可视化处理及图像\对应的表格\example1.csv", encoding='gbk') fig = sns.jointplot(x="广告支出", y="销售收入", data=example1, kind="reg", truncate=True, color="steelblue",height=6,ratio=3,marginal_ticks=1) # fig = sns.regplot(x="广告支出", y="销售收入", data=example1, # fit_reg=1,color="steelblue") # fig.savefig('./图1.jpg', dpi = 200) # 注：seaborn可以绘制95%置信区间图 #计算相关系数与显著性检验 corr, p_value = pearsonr(example1['销售收入'], example1['广告支出']) print(f"二者的相关系数为{corr: .4g}，检验的p值为{p_value: .4g}") model = ols("销售收入~广告支出",data=example1).fit() print(model.summary()) ypred=model.predict(example1['广告支出']) print(ypred)

这段代码使用了Python中的pandas、seaborn、matplotlib、scipy和statsmodels库来绘制销售收入与广告支出的散点图，并进行相关系数与显著性检验。具体的代码解释如下：

1. 首先导入需要使用的库：

import pandas as pd 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.stats import pearsonr 
from statsmodels.formula.api import ols 

2. 读取数据文件example1.csv，并使用seaborn库中的jointplot方法绘制散点图。其中，x和y分别为广告支出和销售收入的列名，kind为图形类型，truncate为是否截断数据，color为散点颜色，height和ratio为图形的高度和宽高比，marginal_ticks为是否显示坐标轴刻度。

example1 = pd.read_csv("E:\数学建模学习文件\python学习\可视化处理及图像\对应的表格\example1.csv", encoding='gbk') 
fig = sns.jointplot(x="广告支出", y="销售收入", data=example1,                     
                    kind="reg", truncate=True,                     
                    color="steelblue",height=6,ratio=3,marginal_ticks=1) 

3. 计算相关系数和显著性检验，并输出结果。其中，pearsonr方法计算相关系数，返回值为相关系数和p值。

corr, p_value = pearsonr(example1['销售收入'], example1['广告支出']) 
print(f"二者的相关系数为{corr: .4g}，检验的p值为{p_value: .4g}") 

4. 使用statsmodels库中的ols方法进行回归分析，并输出回归结果。其中，"销售收入~广告支出"表示使用广告支出来预测销售收入。

model = ols("销售收入~广告支出",data=example1).fit() 
print(model.summary()) 

5. 预测销售收入，并输出结果。

ypred=model.predict(example1['广告支出']) 
print(ypred)