python plot 图片大小单位为英尺

在 Python 中，plot 图片的大小可以使用英寸作为单位来设置。可以使用 Matplotlib 库来绘制 plot 图像，并使用 figsize 参数来设置图片的大小。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(6, 4))  # 设置图片大小为 6 英寸 x 4 英寸
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])  # 绘制 plot 图像
plt.show()  # 显示图像

在上面的例子中，figsize 参数设置为 (6, 4) 表示图片大小为 6 英寸 x 4 英寸。可以根据需要调整该参数的值。

相关问题

吴恩达 房价预测 python

利用多元线性回归模型可以预测房价。在这个问题中，我们收集了最近售出的房屋的数据，包括房子的大小（以平方英尺为单位），卧室数量和房价。为了使数据具有可比性，我们需要对所有的训练数据进行归一化处理。使用不同的学习率（alpha）值，在运行梯度下降算法时，会得到不同的效果。在这个任务中，我们设置了四个不同的alpha值[0.01, 0.03, 0.1, 0.3]，并计算了在迭代50次的情况下，代价值的变化情况，并绘制了相应的图表进行展示。

以下是使用Python进行房价预测的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
path_file = "../code/ex1-linear regression/ex1data2.txt"
data = pd.read_csv(path_file, names=['Size', 'Bedrooms', 'Price'])
data.head()

# 归一化处理
data = (data - data.mean()) / data.std()

# 添加一列偏置项
data.insert(0, 'Ones', 1)

# 初始化特征矩阵X和目标变量y
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将特征矩阵X和目标变量y转换为数组
X = np.array(X.values)
y = np.array(y.values)

# 初始化参数theta
theta = np.zeros(X.shape)

# 定义代价函数
def cost_function(X, y, theta):
inner = np.power(((X @ theta.T) - y), 2)
return np.sum(inner) / (2 * len(X))

# 定义梯度下降函数
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, iters):
temp = np.zeros(theta.shape)
parameters = theta.size
cost = np.zeros(iters)

for i in range(iters):
error = (X @ theta.T) - y
for j in range(parameters):
term = np.multiply(error, X[:, j])
temp[j] = theta[j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term))
theta = temp
cost[i] = cost_function(X, y, theta)

return theta, cost

# 设置学习率和迭代次数
alpha_values = [0.01, 0.03, 0.1, 0.3]
iters = 50

# 初始化参数theta和代价值cost
thetas = []
costs = []

# 每个学习率下运行梯度下降算法，并记录参数theta和代价值cost的变化
for alpha in alpha_values:
theta_initial = np.zeros(X.shape)
theta_final, cost_values = gradient_descent(X, y, theta_initial, alpha, iters)
thetas.append(theta_final)
costs.append(cost_values)

# 绘制代价值的变化情况
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i in range(len(alpha_values)):
plt.plot(range(iters), costs[i], label=f"alpha = {alpha_values[i]}")
plt.xlabel("Iterations")
plt.ylabel("Cost")
plt.title("Cost vs. Iterations")
plt.legend()
plt.show()

python线性回归预测房价，实验内容：实现线性回归模型，预测房价。 输出结果： 1模型参数（权重和偏置）。 2测试集上的预测结果与实际房价的对比表。 3预测值与实际值的散点图，并绘制最佳拟合直线。 4计算并输出均方误差(MSE)或均方根误差(RMSE)。

Python中通过scikit-learn库可以方便地实现线性回归预测房价。下面是一个简单的步骤说明：

1. **模型参数**：
首先，我们需要导入所需的库，如`pandas`, `numpy`, 和 `sklearn`。假设我们有一个训练数据集df，包含特征列如'sqft_living'（平方英尺生活区）和目标变量'dprice'（房屋价格）。训练模型时，我们可以使用`LinearRegression()`类创建线性回归模型。训练得到的模型参数包括系数（weights，表示各特征对价格的影响程度）和截距（intercept，常数项），例如：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)
   coefficients = model.coef_
   intercept = model.intercept_

2. **测试集预测**：
使用训练好的模型对测试集进行预测，比如测试数据X_test，预测结果存储在`y_pred`中：

   y_pred = model.predict(X_test)

3. **对比表与散点图**：
可以将`y_pred`和`y_test`（真实的测试集价格）制作成表格比较，同时用matplotlib绘制散点图，横轴为真实价格，纵轴为预测价格：

   comparison_table = pd.DataFrame({'Actual': y_test, 'Predicted': y_pred})
   plt.scatter(y_test, y_pred, color='blue')
   plt.plot(y_test, y_pred, color='red', linewidth=3)
   plt.xlabel('Actual Prices')
   plt.ylabel('Predicted Prices')

4. **评估指标**：
计算均方误差(MSE)或均方根误差(RMSE)：

   from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_squared_log_error

   mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
   rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
   
   print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")
   print(f"Root Mean Squared Error (RMSE): {rmse}")