好的,以下是用Python画一个线性回归图,背景黑色,xy坐标不用有刻度,蓝色的线,线周边分布一些不在线上的黄色点,并且在图表上添加制图人“易宣齐”的代码:
时间: 2023-11-12 22:08:26 浏览: 113
python线性回归方程绘制
好的,以下是用Python画一个线性回归图,背景黑色,xy坐标不用有刻度,蓝色的线,线周边分布一些不在线上的黄色点,并且在图表上添加制图人“易宣齐”的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置背景颜色
plt.style.use('dark_background')
# 生成一些随机数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 计算斜率和截距
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)
# 用斜率和截距创建一个线性方程
line = slope * x + intercept
# 绘制原始数据和线性回归线
plt.scatter(x, y, c='yellow')
plt.plot(x, line, c='blue')
# 绘制一些随机的不在线上的数据点
for i in range(10):
x_new = np.random.randint(1, 6)
y_new = np.random.randint(2, 7)
plt.scatter(x_new, y_new, c='yellow')
# 添加制图人
plt.text(1, 1, '制图人:易宣齐', c='white')
# 隐藏xy坐标刻度
plt.xticks([])
plt.yticks([])
# 显示图表
plt.show()
```
这段代码将生成一个线性回归图,其中包括原始数据点和线性回归线,以及一些随机的不在线性回归线上的黄色点。背景颜色为黑色,线条颜色为蓝色,制图人为“易宣齐”。此外,这个图表的x和y坐标不显示刻度。你可以通过修改x和y数组来使用自己的数据,也可以修改颜色和点的数量来满足你的需求。
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