plt.scatter(x, y) plt.plot(x, k*x+b, color='red') plt.show()是什么意思
时间: 2024-04-28 15:27:24 浏览: 4
这三行代码是用来绘制散点图和一条直线的。
第一行代码 plt.scatter(x, y) 绘制了一个散点图,其中 x 和 y 分别是数据的横轴和纵轴。
第二行代码 plt.plot(x, k*x+b, color='red') 绘制了一条直线,其中 x 是数据的横轴,而 k 和 b 分别是斜率和截距。color='red' 表示这条直线的颜色为红色。
第三行代码 plt.show() 是用来将绘制的图像显示出来。
相关问题
plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red')有哪些组合
这两行代码可以组合成以下几种形式:
1. plt.scatter(X, y, color='blue'):只显示散点图
2. plt.plot(X, y_pred, color='red'):只显示拟合曲线
3. plt.scatter(X, y, color='blue') 和 plt.plot(X, y_pred, color='red') 组合:同时显示散点图和拟合曲线
4. plt.plot(X, y_pred, color='red') 和 plt.scatter(X, y, color='blue', alpha=0.5) 组合:同时显示拟合曲线和半透明散点图,其中 alpha 参数控制散点图透明度。
plt.scatter(x,y) plt.plot(np.sort(x),y_predict_new[np.argsort(x)],color="red") plt.show()
这段代码使用了Matplotlib库来绘制散点图和拟合曲线。
首先,`plt.scatter(x, y)`绘制了散点图,其中`x`是横轴数据,`y`是纵轴数据。这会在图形上显示出随机生成的数据点。
接下来,`np.sort(x)`对`x`进行排序,然后使用索引数组`np.argsort(x)`对拟合结果进行排序。这是为了确保拟合曲线与横轴的数据顺序一致。
然后,`plt.plot()`函数绘制了拟合曲线,其中第一个参数是经过排序的`x`数据,第二个参数是对应的拟合结果`y_predict_new[np.argsort(x)]`,设置`color="red"`表示曲线的颜色为红色。
最后,通过`plt.show()`显示图形。