// create a new scatter plot with blue circles as symbols LineItem scatterPlot = myPane.AddCurve("", list1, Color.Blue, SymbolType.Circle); scatterPlot.Line.IsVisible = false;想对散点图进行曲线拟合,请写出C#代码

时间: 2024-02-14 09:09:36 浏览: 20
可以使用ZedGraph库来进行曲线拟合,以下是一个简单的示例代码: ```csharp // 创建散点图 LineItem scatterPlot = myPane.AddCurve("", list1, Color.Blue, SymbolType.Circle); scatterPlot.Line.IsVisible = false; // 进行曲线拟合 double[] x = list1.Select(p => p.X).ToArray(); double[] y = list1.Select(p => p.Y).ToArray(); int n = x.Length; double sx = x.Sum(); double sy = y.Sum(); double sxx = x.Select(xi => xi * xi).Sum(); double sxy = x.Select((xi, i) => xi * y[i]).Sum(); double a = (n * sxy - sx * sy) / (n * sxx - sx * sx); double b = (sy - a * sx) / n; // 创建拟合曲线 PointPairList curvePoints = new PointPairList(); for (int i = 0; i < n; i++) { double xi = x[i]; double yi = a * xi + b; curvePoints.Add(xi, yi); } LineItem curve = myPane.AddCurve("", curvePoints, Color.Red, SymbolType.None); ``` 其中,`list1`是一个`PointPairList`类型的变量,表示散点图的数据;`myPane`是一个`GraphPane`类型的变量,表示图表的绘图区域。拟合的直线方程为`y = a * x + b`,其中`a`和`b`为拟合的系数,通过最小二乘法求得。拟合曲线使用红色实线表示。

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翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

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