解释如下: (1)12-18行,使用numpy.linespace()和scipy的optimize.curve_fit()方法绘制拟合公式,并以此绘制散点拟合线和散点对角线; (2)33-35行,主要针对对Axis设置刻度标签字体。绘图结果如下: 这类图表对一般的学术期刊,其完全符合要求,但如果散点更多,则需要用颜色映射进行散点密度映射,使读者更容易理解图表。
dyfit=2*std# 两倍sigma ~ 95% 确定区域 我们现在有了xfit、yfit和dyfit,作为对我们数据的连续拟合值以及误差限。当然我们也可以像上面一样使用plt.errorbar绘制误差条,但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。于是我们可以使用plt.fill_between函数在误差限区域内填充一道浅色的误差带来展示连续误差...
02. 绘制上下误差线 学术性相关性散点图还需添加拟合最佳上线(upper line)和下线(bottom line),而两者的绘制依据为1:1 最佳线和误差Δτ= ± (0.05+0.15 True data,分别对应y=1.15×+0.05 (upper line)andy=0.85×−0.05 (bottom line)。基于此,我们绘制误差线的关键代码如下: 代码语言:javascript 代码运...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([2,3,5,7,11])plt.scatter(x,y)# 计算最佳拟合线的参数m,b=np.polyfit(x,y,1)# 添加虚线样式的最佳拟合线plt.plot(x,m*x+b,linestyle='--',color='blue')plt.title("Change Line Style - how2matplotlib....
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 # sample points X = [0, 5, 10, 15, 20] Y = [0, 7, 10, 13, 20] # solve for a and b def best_fit(X, Y): xbar = sum(X) / len(X) ...
绘制拟合线最后,我们将使用 Matplotlib 来绘制拟合线。我们将使用之前计算的斜率和截距来创建拟合线方程 y = mx + b。然后,我们将使用 Matplotlib 的 plot 函数来绘制这条线。```python 使用计算得到的斜率和截距来绘制拟合线 plt.plot(x, slope * x + intercept, label=’Fitted Line’) # y = mx + b...
散点图:散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。主要考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。直方图:是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况...
4.1 添加趋势线 在散点图中添加趋势线可以帮助我们更好地理解数据的整体趋势: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromscipyimportstats x=np.random.rand(100)y=2*x+1+np.random.normal(0,0.1,100)plt.scatter(x,y)# 添加趋势线slope,intercept,r_value,p_value,std_err=stats.linregress(x,y)line...
Matplotlib中最基础的模块是Pyplot, 下面从最简单的线图开始讲解。例如,有一组数据,还有一个拟合模型,通过编写代码来实现数据与模型结果的可视化。 假设一个线性函数具有形式y=ax+b, 自变量是x,因变量是y,y轴截距为b,斜率为a。 下面用简单的数据来描述线性方程y=2x+1,代码如下: ...
4.8. 多边形 4.9. 条形图 4.10. 箭头图 4.11. 三维中画二维图 4.12. 文本 4.13. 显示多张子图 5. 画多张图 5.1. 多张图独立显示 5.2. 一张图中显示多张子图 6. seaborn 6.1. 依赖库 6.2. 散点图+拟合趋势线图 6.2. 线图 6.3. 条形图 6.4. 直方图 参考文献 目录...