python线性回归散点图

下面是使用Python中matplotlib库绘制线性回归散点图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(50)
y = 2*x + np.random.normal(0, 0.1, 50)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, color='blue')

# 计算线性回归方程
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)
x_fit = np.linspace(0, 1, 50)
y_fit = slope * x_fit + intercept

# 绘制回归直线
plt.plot(x_fit, y_fit, color='red')

# 设置图形标题和轴标签
plt.title('Linear Regression Scatter Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()

解释一下代码的思路：

1. 生成随机的x和y数据。
2. 使用plt.scatter()函数绘制散点图。
3. 使用np.polyfit()函数计算线性回归方程的斜率和截距。
4. 使用np.linspace()函数生成一组x值，用于绘制回归直线。
5. 根据线性回归方程计算对应的y值。
6. 使用plt.plot()函数绘制回归直线。
7. 使用plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置图形标题和轴标签。
8. 使用plt.show()函数显示图形。