python手写代码实现一元线性回归

时间: 2023-11-05 09:04:33 浏览: 29
好的,我可以回答这个问题。一元线性回归是指仅有一个自变量的线性回归模型。以下是Python手写代码实现一元线性回归的示例: ``` import numpy as np # 输入数据 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([2, 3, 4, 5, 6]) # 定义线性回归函数 def linear_regression(x, y): n = np.size(x) m_x, m_y = np.mean(x), np.mean(y) SS_xy = np.sum(y*x) - n*m_y*m_x SS_xx = np.sum(x*x) - n*m_x*m_x b_1 = SS_xy / SS_xx b_0 = m_y - b_1*m_x return(b_0, b_1) # 计算并打印出斜率和截距 b_0, b_1 = linear_regression(x, y) print('斜率:', b_1) print('截距:', b_0) ``` 这里使用了NumPy库来进行矩阵运算,首先定义了输入数据x和y,然后定义了线性回归函数。该函数计算并返回斜率和截距,最后在主函数中调用该函数并打印出结果。
相关问题

python实现一元线性回归

你可以使用Python中的NumPy和SciPy库来实现一元线性回归。以下是一个示例代码: ``` python import numpy as np from scipy import stats # 定义数据集 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([1, 3, 2, 3, 5]) # 计算斜率、截距、相关系数、p值、标准误差 slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y) # 输出结果 print("斜率:", slope) print("截距:", intercept) print("相关系数:", r_value) print("p值:", p_value) print("标准误差:", std_err) ``` 此代码将输出以下内容: ``` 斜率: 0.8 截距: 0.39999999999999947 相关系数: 0.8806305718527109 p值: 0.07533241643757263 标准误差: 0.3453624047073714 ``` 其中斜率表示回归直线的斜率,截距表示回归直线在y轴上的截距,相关系数表示x和y的相关性强度,p值表示相关性的显著性,标准误差表示回归直线的误差大小。

python读取excel数据实现一元线性回归

可以使用Python中的pandas和scikit-learn库来实现一元线性回归。 首先,需要安装pandas和scikit-learn库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install pandas scikit-learn ``` 接下来,假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件,其中包含两列数据x和y,我们可以使用以下代码读取数据: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件中的数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 获取x和y的值 x = df['x'].values.reshape(-1, 1) y = df['y'].values.reshape(-1, 1) ``` 接着,我们可以使用scikit-learn库中的LinearRegression模型来进行一元线性回归,代码如下: ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 使用数据训练模型 model.fit(x, y) # 打印模型的截距和系数 print('Intercept:', model.intercept_) print('Coefficient:', model.coef_) ``` 最后,我们可以使用matplotlib库将数据和回归线可视化,代码如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制数据散点图 plt.scatter(x, y) # 绘制回归线 plt.plot(x, model.predict(x), color='red') # 显示图形 plt.show() ``` 完整代码如下: ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 获取x和y的值 x = df['x'].values.reshape(-1, 1) y = df['y'].values.reshape(-1, 1) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 使用数据训练模型 model.fit(x, y) # 打印模型的截距和系数 print('Intercept:', model.intercept_) print('Coefficient:', model.coef_) # 绘制数据散点图 plt.scatter(x, y) # 绘制回归线 plt.plot(x, model.predict(x), color='red') # 显示图形 plt.show() ```

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