python-线性回归NumPy和Matplotlib库

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]
y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)

def myfunc(x):
  return slope * x + intercept

mymodel = list(map(myfunc, x))

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, mymodel)
plt.show()

这段代码使用了Matplotlib和SciPy库来进行简单的线性回归分析，并绘制出数据点和回归线的散点图。下面是对每行代码的解释：

1. import matplotlib.pyplot as plt：导入Matplotlib库中的pyplot模块，并将其命名为plt，以便在代码中使用。

2. from scipy import stats：从SciPy库中导入stats模块，用于进行统计分析。

3. x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]：定义一个一维数组x，表示自变量的取值。

4. y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]：定义一个一维数组y，表示因变量的取值。

5. slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)：使用stats模块中