用matplotlib写一个房产估价线性回归折线图

当然可以。在Python中，我们可以使用matplotlib库创建一个房产估价的线性回归折线图。首先，你需要安装matplotlib库，如果还没有安装，可以用pip install matplotlib命令来安装。

以下是一个简单的示例，假设我们有一个数据集，其中包含房屋面积（平方米）和相应的估价（万元）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设我们有如下数据（真实情况下通常需要从文件或API获取）
house_sizes = [50, 75, 100, 125, 150, 175, 200]
property_values = [250, 350, 450, 550, 650, 750, 850]

# 创建线性回归模型并拟合数据（这里仅为简化演示，实际可能使用sklearn库）
# 这部分通常是通过训练获得的，这里假设得到的斜率和截距
slope = 50
intercept = 1000
regression_values = slope * house_sizes + intercept

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(house_sizes, regression_values, label='Linear Regression', color='red')  # 线性回归线
plt.scatter(house_sizes, property_values, color='blue', label='Actual Property Values')  # 散点图表示实际数据
plt.xlabel('House Size (m²)')
plt.ylabel('Property Value (万￥)')
plt.title('Real Estate Valuation Linear Regression')
plt.legend()
plt.grid(True)  # 添加网格
plt.show()