用python写回归曲线

可以使用Python中的matplotlib库来画回归曲线。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些随机数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 使用numpy.polyfit函数拟合数据，并得到回归方程系数
coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
m = coefficients[0]
b = coefficients[1]

# 画出原始数据和回归曲线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, m*x+b)
plt.show()

这个例子中，我们先生成了一些随机数据，然后使用numpy.polyfit函数拟合数据并得到回归方程系数。接着，我们使用matplotlib的scatter函数画出原始数据点，再用plot函数画出回归曲线。最后，我们使用show函数显示图形。

相关问题

python多元回归曲线

多元回归可以用来拟合曲线，下面是一个简单的例子：

我们有一组数据，包含两个自变量 x1 和 x2，一个因变量 y，如下：

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
x2 = [0, 1, 0, 1, 0]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

我们可以使用 Python 中的 scikit-learn 库来进行多元回归拟合。代码如下：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 构造特征矩阵 X
X = []
for i in range(len(x1)):
    X.append([x1[i], x2[i]])

# 构造线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测
x_test = [[6, 1]]
y_pred = model.predict(x_test)
print(y_pred)

输出结果为：

[12.]

这个结果表示，当 x1=6，x2=1 时，预测的 y 值为 12。

python拟合回归曲线图

非常感谢您的提问。Python可以使用matplotlib库来绘制拟合回归曲线图。您可以使用numpy库来生成一些随机数据，然后使用polyfit函数来拟合回归曲线。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = 2 * x + 1 + np.random.randn(100)

# 拟合回归曲线
p = np.polyfit(x, y, 1)
y_fit = np.polyval(p, x)

# 绘制图像
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_fit, 'r')
plt.show()

这段代码将生成一个散点图和一条拟合的直线。您可以根据自己的数据和需求进行修改。希望能对您有所帮助！