在Python 中,我们可以使用 Matplotlib 和 Numpy 库来创建散点图并对这些数据进行线性拟合。首先,确保已经安装了这两个库。如果还没有安装,可以使用 pip 安装: pip install matplotlib numpy 下面是一个简单的例子,演示如何使用这两个库来绘制散点图并进行线性拟合。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as...
print("k=", k,"b=", b) # 画样本点 plt.figure(figsize=(8, 6)) ##指定图像比例:8:6 plt.scatter(Xi, Yi, color="green", label="source", linewidth=2) # 画拟合直线 x = np.linspace(150, 190, 100) ##在150-190直接画100个连续点 y = k * x + b ##函数式 plt.plot(x, y,...
绘制散点图和拟合线需要用到matplotlib.pyplot和seaborn库,其中sn.lmplot()的参数 seaborn.lmplot( x, y, data, hue=None,col=None, row=None, palette=None,col_wrap=None, height=5,aspect=1,markers='o', sharex=True,sharey=True,hue_order=None,col_order=None,row_order=None,legend=True,legend_...
(4) 如果允许再增加 5 次实验,应如何设计,并给出详细理由。 例图 代码展示 # -*- codeing = utf-8 -*- # @Time : 2021/9/11 20:45 # @Author : slience_me # @File : LS_9_11_1.py # @Software : 数学建模 # - * - coding: utf - 8 -*- importmath importmatplotlib.pyplotasplt i...
#导入numpy库importnumpy as np#导入pandas库importpandas as pd#导入matplotlib库importmatplotlib as mplimportmatplotlib.pyplot as plt#导入seaborn库importseaborn as sns#在jupyter notebook显示图像%matplotlib inline 设定图像各种属性 large = 22; med = 16; small = 12#设置子图上的标题字体params = {'axes...