python线性拟合

在Python中，可以使用numpy和scipy库进行线性拟合。

首先，导入需要的库：

import numpy as np
from scipy import stats

然后，准备数据，假设有两个数组x和y：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

使用`linregress`函数进行线性拟合：

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)

其中，`slope`是斜率，`intercept`是截距，`r_value`是相关系数，`p_value`是p值，`std_err`是标准误差。

可以使用斜率和截距来构建一条直线，例如：

line = slope * x + intercept

然后，可以使用Matplotlib库绘制数据和拟合直线：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x, y, 'o', label='original data')
plt.plot(x, line, label='fitted line')
plt.legend()
plt.show()

这样就可以进行线性拟合并可视化结果了。