python-线性回归NumPy和Matplotlib库

Jiang_Immortals

已于 2024-03-01 20:47:19 修改

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分类专栏：人工智能文章标签： matplotlib scipy python

于 2024-02-05 21:36:59 首次发布

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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：

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。
from scipy import stats：从SciPy库中导入stats模块，用于进行统计分析。
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。
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。
slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)：使用stats模块中