python画趋势线

画趋势线可以使用Python中的Matplotlib库。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些随机数据
x = np.arange(50)
y = np.random.randint(0, 50, size=50)

# 用一次多项式拟合数据
z = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(z)

# 绘制原始数据
plt.plot(x, y, 'b.', alpha=0.5)

# 绘制拟合曲线
plt.plot(x, p(x), 'r-', alpha=0.8)

# 显示图形
plt.show()

该代码会生成一些随机数据，然后用一次多项式拟合数据，并绘制原始数据和拟合曲线。你可以根据自己的需要修改数据和拟合的次数。

相关问题

python 画散点的趋势线

在Python中，我们可以使用matplotlib库来画散点图和趋势线。代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一组随机数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

# 画散点图
plt.scatter(x, y)

# 计算趋势线
z = np.polyfit(x, y, 1) # 一次多项式拟合
p = np.poly1d(z) # 构造多项式对象
plt.plot(x, p(x), "r-") # 画出趋势线

plt.show() # 显示图像

首先生成一组随机的数据，然后使用scatter函数画出散点图。接着使用numpy库的polyfit函数拟合一次多项式来计算趋势线的斜率和截距。再使用numpy库的poly1d函数构造一个多项式对象。最后用plot函数画出红色的趋势线，其中x是散点的横坐标，p(x)是多项式对象的返回值，表示拟合出的趋势线的纵坐标。最后使用show函数显示图像。

总之，在Python中画散点的趋势线很简单，只需要使用matplotlib库和numpy库的相关函数就可以轻松实现。

python 画线性趋势图

可以使用Matplotlib库中的plot函数来画线性趋势图。首先，需要将数据转换为numpy数组，然后使用polyfit函数拟合线性回归模型，最后使用plot函数绘制线性趋势图。具体操作可以参考以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造数据集
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 7, 8])

# 拟合线性回归模型
coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(coefficients)
trendline = p(x)

# 绘制线性趋势图
plt.plot(x, y, 'o', label="data")
plt.plot(x, trendline, label="trendline")
plt.legend()
plt.show()

这段代码会绘制出一个包含数据点和线性趋势线的图形。