from sklearn.linear_model import LinearRegression 将数据转换为适合模型输入的格式 X = x.reshape(-1, 1) 训练线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) y_pred = model.predict(X) 绘制机器学习模型拟合曲线 plt.scatter(x, y, color='blue', label='Data Points') plt.plot(x, y...
sns.scatterplot(x=X_test[:, 0], y=y_test, label='Test Data') sns.lineplot(x=X_test[:, 0], y=y_pred, color='red', label='Fitted Line') plt.xlabel('Feature') plt.ylabel('Target') plt.title('Test Data with Fitted Regression Line') plt.legend() plt.show() 在上述代码中,我...
3、散点图添加趋势线(Scatter plot with linear regression line of best fit) 添加趋势线反映两个变量是正相关、负相关或者无相关关系。 # Import Data plt.figure(dpi=500) df = pd.read_csv("./datasets/mpg_ggplot2.csv") df_select = df.loc[df.cyl.isin([4, 8]), :] # Plot gridobj = sn...
linewidths=.5)#"c=" 修改为 "cmap=",Python数据之道 备注#Step 3: Encircling#https://stackoverflow.com/questions/44575681/how-do-i-encircle-different-data-sets-in-scatter-plotdefencircle(x,y, ax=None, **kw):ifnotax: ax=plt.gca() ...
(Scatter plot with linear regression line of best fit) 抖动图 (Jittering with stripplot) 计数图 (Counts Plot) 边缘直方图 (Marginal Histogram) 边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 相关图 (Correllogram) 矩阵图 (Pairwise Plot) 偏差(Deviation)
kind = "scatter", "line" No regression line plot sns.lmplot(data=df, x=None, y=None, hue=None, col=None, col_wrap=None, row=None, row_wrap=None) FacetGrid: provides additional features plot with params: 'col' & 'row' No 'kind' With regression line plot ② Categorical Scatter ...
title("Bubble Plot with Encircling", fontsize=22)plt.legend(fontsize=12) plt.show() 图2 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...
同时,relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line类型。默认为scatter类型。 relplot 仍以鸢尾花数据集为例,绘制不同种类花的两变量散点图如下: scatterplot 也可实现同样的散点图效果: lineplot lineplot不同于matplotlib中的折线图,会将同一x轴下的多个y轴的统计量(默认为均值)作为折线图中的点的位置,并...
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,请从下面的sns.lmplot()调用中删除hue ='cyl'参数。
相当于lineplot和scatterplot的归约,可以通过kind参数指定画什么图形,参数解释如下: kind: 默认是’scatter’,也可以选择kind=‘line’ sizes: List、dict或tuple,可选,说白了就是图片大小,注意和size区分; col、row: col指定列的分组变量,row指定行的分组变量,具体看下面例子 ...