python 绘图 线性中文

抱歉，我是一名语言模型，无法直接进行绘图操作。不过，如果您想要在 Python 中绘制线性图并且需要支持中文，可以使用 matplotlib 库并设置字体为中文字体，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

# 设置中文字体
font_path = '/path/to/chinese/font.ttf'
font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)
plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()

# 绘制线性图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title('线性图', fontsize=16)
plt.xlabel('X轴标签', fontsize=12)
plt.ylabel('Y轴标签', fontsize=12)

plt.show()

其中，`font_path` 变量需要设置为您电脑中的中文字体路径。如果您没有中文字体，可以在网上下载并安装，例如下载 `SimHei.ttf` 字体文件，并将 `font_path` 设置为该文件的路径。

相关问题

python做线性拟合

使用Python进行线性拟合通常需要使用NumPy和SciPy库中的一些函数。

首先，我们需要导入这些库：

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以创建一个数据集，使用NumPy的`linspace`函数生成一些随机的x值和对应的y值：

x = np.linspace(0, 10, 50)
y = 2 * x + 1 + np.random.randn(50)

这里的y值是2x+1再加上一些随机噪声。

我们可以使用`stats.linregress`函数来计算斜率、截距、相关系数、p值和标准误差：

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

然后，我们可以使用这些值来绘制数据和线性拟合直线：

plt.plot(x, y, 'o', label='original data')
plt.plot(x, intercept + slope*x, 'r', label='fitted line')
plt.legend()
plt.show()

这里的`'o'`表示使用圆点标记绘制原始数据，`'r'`表示使用红色直线绘制拟合直线。

完整代码如下：

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 50)
y = 2 * x + 1 + np.random.randn(50)

# 计算线性拟合
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)

# 绘图
plt.plot(x, y, 'o', label='original data')
plt.plot(x, intercept + slope*x, 'r', label='fitted line')
plt.legend()
plt.show()

运行后，会得到一张带有拟合直线的散点图。

python多元线性回归画图

要使用Python进行线性回归并绘制图形，你可以根据提供的代码进行操作。首先，你需要根据提供的数据点进行线性拟合，并计算出参数w和b的值。你可以使用自行实现的最小二乘法函数或者使用scikit-learn提供的线性回归类完成这一步骤。然后，使用matplotlib库中的scatter函数绘制数据点，并使用plot函数绘制线性回归的拟合直线。最后，调用show函数显示图形。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def linear_regression(x, y):
    # 计算参数w和b
    x_mean = np.mean(x)
    y_mean = np.mean(y)
    w = np.sum((x - x_mean) * (y - y_mean)) / np.sum((x - x_mean) ** 2)
    b = y_mean - w * x_mean
    
    # 绘制数据点和拟合直线
    plt.scatter(x, y, c='r')
    plt.plot(x, w * x + b, c='b')
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.title('Linear Regression')
    plt.show()
    
    return w, b

# 使用给定的数据进行线性回归和绘图
x = [5.06, 4.92, 4.67, 4.54, 4.26, 4.07, 4.01, 4.01, 3.66, 3.43, 3.12, 3.02, 2.87, 2.64, 2.48, 2.48, 2.02, 1.95, 1.79, 1.54]
y = [5.79, 6.61, 5.48, 6.11, 6.39, 4.81, 4.16, 5.55, 5.05, 4.34, 3.24, 4.80, 4.01, 3.17, 1.61, 2.62, 2.50, 3.59, 1.49, 2.10]

w, b = linear_regression(x, y)

这段代码会根据给定的数据点进行线性回归，并绘制出数据点和线性拟合结果的图形。你可以根据自己的数据进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>