ax1.set_title('Scatter Plots Regression Lines') plt.xlabel('x') plt.ylabel('f(x)') plt.xlim((min(x)-1,max(x)+1)) plt.ylim((min(y_quadratic)-10,max(y_quadratic)+10)) plt.savefig('scatter_plot.png',dpi=400,bbox_inches='tight') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
24、Joy Plot Joy Plot允许不同组的密度曲线重叠,这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。它看起来很悦目,并清楚地传达了正确的信息。它可以使用基于 matplotlib 的 joypy 包轻松构建。(需要安装 joypy 库) 25、分布式包点图 (Distributed Dot Plot) 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数...
24、Joy Plot Joy Plot允许不同组的密度曲线重叠,这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。它看起来很悦目,并清楚地传达了正确的信息。它可以使用基于 matplotlib 的 joypy 包轻松构建。(需要安装 joypy 库) 25、分布式包点图(Distributed Dot Plot) 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越...
python # 绘制线性回归线 plt.scatter(x, y) # 绘制散点图 plt.plot(x, slope * x + intercept, color='red') # 绘制线性回归线 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Linear Regression Line') plt.show() 5. 显示图表:展示包含原始数据和线性回归线的图表 上面的代码已经包含了显示图表...
3、带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit) 如果你想了解两个变量如何相互改变,那么最佳拟合线就是常用的方法。下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,...
本文将用一个线型图(line plot)为例。这之后,我也会逐步介绍一些可以用在图表中的重要的matplotlib 函数。 在本文中,我会用不同的数据来源制作线图,比如上面数据集中的数据。 输出 自定义图形大小: plt.figure ( figsize =(float, float))可以帮助我们改变图表的大小。以下是使用它的方法: ...
from sklearn.linear_modelimportLinearRegression regressor=LinearRegression()regressor=regressor.fit(X_train,Y_train) 第4步:绘制散点图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotasplt plt.scatter(X_train,Y_train,color='red')plt.show() ...
line, = plt.plot(x, y, '-')line.set_antialiased(False)# 关闭抗锯齿 使用setp函数 setp ...
100) # 使用polyfit函数拟合回归线 coefficients = np.polyfit(x, y, 1) # 1表示一次多项式,即一条直线 poly = np.poly1d(coefficients) trendline = poly(x) # 绘制散点图和回归线 plt.scatter(x, y, label='Data points') plt.plot(x, trendline, color='red', label='Regression line') plt.xla...
plt.plot(x,f(x), c="orange", label="fit line between min and max") plt.legend() plt.show() 当然,拟合也可以自动完成。您可以通过调用numpy.polyfit获得斜率和截距: #fit function a, b = np.polyfit(np.array(bill), np.array(tip), deg=1) ...