residual = [data2[i]-y_true[i] for i in range(500)] plt.scatter(data2[:500],residual) plt.show()这段代码中加入一条y=0.1*x的直线

若要在残差图中添加一条直线 `y = 0.1*x`，可以在绘制散点图之后，再调用 `plt.plot()` 函数来添加直线的绘制。

以下是修改后的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 data2 和 y_true 是已经定义好的数据

residual = [data2[i] - y_true[i] for i in range(500)]

plt.scatter(data2[:500], residual)
plt.plot(data2[:500], 0.1 * data2[:500], color='r', linestyle='--')  # 添加直线 y = 0.1*x
plt.xlabel('data2')
plt.ylabel('residual')
plt.title('Residual Plot')
plt.show()

在修改后的代码中，我们在 `plt.scatter()` 之后调用了 `plt.plot()` 函数，并传入 `data2[:500]` 作为横轴数据，`0.1 * data2[:500]` 作为纵轴数据，设置 `color='r'` 表示红色线条，`linestyle='--'` 表示虚线样式。

这样就在残差图上添加了一条直线 `y = 0.1*x`，可以更直观地观察到残差的分布情况与直线之间的关系。

相关问题

residual = [data2[i]-y_true[i] for i in range(500)] plt.scatter(data2[:500],residual) plt.show()

这段代码是用于绘制残差图的示例代码。假设`data2`是一个包含500个样本的数据集，`y_true`是对应的真实目标变量值。

代码中首先计算了残差，即每个样本的观测值与对应的真实值之间的差异。然后使用`plt.scatter`函数将`data2[:500]`作为横轴，`residual`作为纵轴，绘制散点图。散点图上的点表示每个样本的预测值与真实值之间的残差。

最后使用`plt.show()`显示图形。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能需要根据您的数据集和需求进行调整和修改。