python散点图线性拟合
时间: 2023-10-02 09:09:24 浏览: 74
要在Python中绘制散点图并进行线性拟合,可以使用Matplotlib和Scipy库。下面是一个示例代码,展示了如何进行操作:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 生成随机数据
x = np.random.rand(100)
y = 2 * x + np.random.randn(100) * 0.1
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 进行线性拟合
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
# 绘制拟合直线
plt.plot(x, slope * x + intercept, color='red')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码首先生成了100个随机的x和y数据点,然后使用`scatter`函数绘制散点图。接着使用`linregress`函数进行线性拟合,得到拟合的斜率(slope)和截距(intercept)。最后,使用`plot`函数绘制拟合直线,并通过`show`函数显示图形。
请注意,为了运行这段代码,你需要安装Matplotlib和Scipy库(可以通过pip安装)。
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散点图拟合曲线
要绘制散点图并拟合曲线,可以使用Python中的Matplotlib和NumPy库。下面是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.5, 3.7, 4.9, 6.1, 7.3])
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 进行曲线拟合
z = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(z)
plt.plot(x, p(x), "r--")
# 添加图例和标签
plt.legend(["Fit line", "Scatter"], loc="upper left")
plt.title("Scatter plot with linear fit")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用polyfit函数进行线性拟合,然后使用poly1d函数将拟合结果转换为一个多项式对象。最后,我们使用plot函数将拟合的曲线绘制在散点图上。