python线性回归图像绘制

要绘制线性回归图像，需要先进行数据处理和模型训练，然后利用matplotlib库进行绘制。以下是一个简单的例子，假设我们有一个数据集，其中X是自变量，Y是因变量，我们想用线性回归模型拟合这个数据，然后绘制数据点和拟合的直线。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1)
Y = 2 + 3 * X + np.random.rand(100, 1)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)

# 绘制数据点和拟合直线
plt.scatter(X, Y, s=10)
plt.plot(X, model.predict(X), color='r')
plt.show()

这段代码首先生成了100个随机数据点，然后用sklearn库中的LinearRegression模型拟合数据，最后用matplotlib库绘制数据点和拟合直线。其中scatter()函数用于绘制散点图，plot()函数用于绘制直线。执行以上代码，会得到一个散点图和一条拟合的直线。