Matplotlib窗口内回归线的输出值
Matplotlib是一个流行的Python数据可视化库，用于创建各种静态、动态、交互式的图表和图形。它提供了丰富的绘图函数和工具，可以用于数据分析、机器学习、科学研究等领域。
在Matplotlib中，可以使用回归线来表示数据的趋势或关联性。回归线是通过拟合数据点得到的一条直线，用于表示自变量和因变量之间的线性关系。
要在Matplotlib窗口内输出回归线的值，可以使用以下步骤：
- 导入Matplotlib库：
import matplotlib.pyplot as plt- 创建数据点：
x = [1, 2, 3, 4, 5] # 自变量
y = [2, 4, 6, 8, 10] # 因变量- 绘制散点图和回归线：
plt.scatter(x, y) # 绘制散点图
plt.plot(x, y, color='red', label='Regression Line') # 绘制回归线- 计算回归线的斜率和截距：
import numpy as np
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)- 在图形上显示回归线的值：
plt.text(x[-1], y[-1], f'y = {slope:.2f}x + {intercept:.2f}', verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right')这段代码使用plt.text()函数在散点图上方显示回归线的值。x[-1]和y[-1]分别表示最后一个数据点的坐标，slope和intercept分别表示回归线的斜率和截距。
完整的示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y, color='red', label='Regression Line')
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)
plt.text(x[-1], y[-1], f'y = {slope:.2f}x + {intercept:.2f}', verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Scatter Plot with Regression Line')
plt.legend()
plt.show()这段代码将创建一个带有散点图和回归线的Matplotlib窗口，并在回归线上方显示回归线的值。
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注意：以上仅为示例链接，实际应根据需求和腾讯云的产品列表来选择适合的产品。
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1回答
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([6, 15, 24, 33, 41, 52, 59, 66, 73, 81])
y = np.array([5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50])
coef = np.polyfit(x, y, 1)
poly1d_fn = np.poly1d(coef) # to create a linear function with coefficients
plt.plot(x, y, 'ro', x, p
浏览 15提问于2020-10-19得票数 0
我使用Matplotlib和Numpy绘制时间序列图上的线性回归图，以预测未来的趋势。
生成回归似乎并不特别困难，但要让回归线延伸到最后一个数据点之后是很有挑战性的：
我如何扩展回归？
浏览 2提问于2014-03-12得票数 1
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能找到峰值(顶点)吗？用Matplotlib计算的多项式回归线的值(x，y)？
我已经在下面列出了我的基本设置(当然还有更完整的数据集)，以及实际回归线问题的截图。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.linear_model import LinearRegression
浏览 3提问于2022-08-24得票数 0
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我创建了一个散点图，它使用两个来源的数据：x = []和y = []。在第二步中，我使用以下代码为上面的两个数据列表添加了一条线性回归线：
(m, b) = np.polyfit(x, y, 1)
Y_Polyval = np.polyval([m, b], x)
plt.plot(x, Y_Polyval, linewidth=3, c="black")
其结果是如下所示的标准散点图。
现在，我想添加一个95%的置信区间到黑色回归线，使用plt.fill_between。我知道有很多关于这个的话题，我读过很多，但是我不能解决这个问题，也就是根据我的特定代码和回归线来调整
浏览 9提问于2021-12-27得票数 0
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1回答
我一直在尝试用线性回归线来绘制散点图，但是我的最后一幅图并没有出现。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
linear_regressor = LinearRegression()
X = fish_df.iloc[:,2].values.reshape(-1,1)
Y = fish_df.iloc[:,4].values.reshape(-1,1)
linear_regressor.fit(X, Y)
Y_pred = l
浏览 4提问于2021-10-06得票数 0
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4回答
我搜索了一下，但没有找到重新评分的答案。我还检查了lmplot()和regplot()的文档，但都没有找到。是否有可能延长和控制回归线的长度？默认情况下，seaborn根据x轴的长度来拟合回归线的长度。另一种选择是使用参数truncate=True -这将限制回归线仅限于数据的范围。其他选择？
在我的例子中，我希望下一条回归线向下延伸到x=0。上线延伸到与下线的交叉处。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
file = 'cobbles.csv'
df =
浏览 0提问于2017-04-10得票数 7
1回答
我使用scipy.stats包生成一个线性回归线，如下所示： from scipy.stats import linregress
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
value = np.array([51, 54, 66, 58, 25, 78, 69, 35, 95])
year = np.array([2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018])
y = pd.Series(value)
x = pd.S
浏览 18提问于2020-04-14得票数 0
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我想用matplotlib打开图像，然后将其嵌入matplotlib图中，然后在Tkinter小部件中显示。我知道如何在Tkinter中显示matplotlib图形，但不知道如何处理图像。这里我的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib.figure import Figure
from numpy import array, arange,
浏览 5提问于2017-11-27得票数 0
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我试图使用matplotlib在同一地块上绘制两条回归线，并返回标记为“OLS回归线”的行的重复图例。我不知道为什么。谁能解释一下可能的原因吗？
fig, ax = plt.subplots(figsize =(10,5))
ax.scatter(x, y)
ax.set_ylabel('y', fontsize=12)
ax.set_xlabel('x', fontsize=12)
ax.plot(x2, y_hat, '-g', label='OLS regression line')
ax.plot(x, y_, '
浏览 5提问于2022-09-24得票数 0
1回答
我有一个JScrollPane scroller，我想让它垂直或水平地移动指定数量的像素。
具体来说，我正在制作一个基于瓷砖的游戏，在这个游戏中，瓷砖面板被包装在一个JScrollPane中，它的滚动条对用户隐藏。我需要代码来调整滚动，以便每次在瓷砖面板中调用我的movePlayer()方法时，滚动条都会以一个瓷砖的长度自动移动。
到目前为止，我的大部分搜索都只是在javascript中获得了scrollBy的结果。
是否有一种以编程方式强制该条在Java中滚动的方法？
浏览 2提问于2013-11-20得票数 1
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我这样做： from scipy.stats import linregress
slope, intercept, r_value, p_value, std_err =linregress(df_diesel['DEXUSAL'],df_diesel['price'])
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.title("linear regression on diesel price vs exchange")
plt.ylabel("pric
浏览 13提问于2019-01-20得票数 2
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在同一图中绘制模拟回归线
、、、
我用r模拟了100条线性回归线的斜率和截距。现在，我想在同一图中绘制这些回归线。 基本上，输出应该是这样的， ? 我模拟的数据如下： N=100
intercept=rnorm(N,178,20)
slope=rnorm(N,0,10)
weight=seq(30,60,100)
height=seq(-100,400,100) 现在，我很难在同一张图中绘制这些线。有人能帮我解决这个问题吗？ 谢谢。
浏览 16提问于2020-08-28得票数 0
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我是Python和MatPlotlib的新手。这是我第一次在Stackoverflow上发帖子--我一直找不到其他地方的答案，很感谢你的帮助。
我使用的是Windows，使用的是EnThindeCanpiv1.1.1 (32位)。
我想通过散点图绘制一条虚线式的线性回归线，其中x和y数组都包含随机浮点数据。
由此产生的虚线中的点不是沿回归线均匀分布的，而是在红线中间被“涂抹在一起”，这使得它看起来很混乱(参见附加的最小示例代码所产生的上图)。
如果x值数组中的项分布均匀(地块较低)，则似乎不会发生这种情况。
因此，我猜想这是一个Matplotlib如何呈现虚线的问题，或者是如何使用Python
浏览 3提问于2013-11-22得票数 1
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我正在学习数据科学的基本知识，并从回归分析开始。因此，我决定建立一个线性回归模型来检验两个变量(chemical_1和chemical_2)之间的线性关系。
我将chemical_1设为预测器(自变量)，chemical_2为目标(因变量)。然后用scipy.stats.linregress计算一条回归线。
from scipy import stats
X = df['chemical_1']
Y = df['chemical_2']
slope, intercept, r_value, p_value, slope_std_error = stats.l
浏览 2提问于2018-04-14得票数 2
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1回答
我正在尝试为下面的x和y数据绘制一条线性回归线。它总是可以显示(x，y)的散点图，但它永远不能给我画回归线！
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# this part is about the calculation of x and y. It is correct. The problem occurs in the following part to draw the line
浏览 2提问于2020-09-05得票数 0
1回答
在海上使用重新绘制的回归线
、、、、
下面是一个我需要绘制回归线的工作示例。我在网上搜索过，但我看到了另一个功能，如regplot，implot来绘制回归线，但这里我使用的是replot。如何使用relplot绘制回归线？
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
d = {'x-axis':[100,915,298,299], 'y-axis': [1515,1450,1313,1315],
'text':['point1','po
浏览 10提问于2020-06-03得票数 1
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2回答
如seaborn API中所述，以下代码将生成线性回归图。 import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# loading dataset
penguins = sns.load_dataset("penguins")
# draw jointplot with reg kind
sns.jointplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", kind="reg") This
浏览 19提问于2020-11-04得票数 1
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我想为下面的每一种口味添加一条回归线。我怎么能这么做？我需要用小情节吗？是否可以使用pandas.plot，还是需要使用完整的matplotlib？
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [[1,157.842730083188,202.290991182781,244.849416438322],
[2,234.516775578511,190.104435611797,202.157088214941],
[3,198.279130213755,193.075780258345,194.
浏览 1提问于2021-07-21得票数 0
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为什么在汽车库中使用scatterplotMatrix时，右上角的地块与左下角(图像所附)角的回归线不同？
两者似乎都标志着相同的点与轴互换。那么为什么回归线是不同的。这两条回归线不应该是一样的吗？
浏览 0提问于2018-12-08得票数 1
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0回答
我试图根据下面的内容绘制一条回归线。此代码可以工作；但是它会将回归线绘制在散点图的右侧。
我的问题是，我们如何正确地绘制回归线。我从这个网站借来了绘图代码。
import numpy.linalg
import matplotlib.pyplot as plt
def regression_model():
L_1 = numpy.array([38.83, 37.8, 34.41, 30.95, 23.00, 31.75, 36.59, 41.15])
y_d = [1,2,3,4,5,6,7,8]
n=len(L_1)
B=numpy.array(y_
浏览 3提问于2017-12-12得票数 0
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1回答
最近，我已经开始在我的raspberry pi中使用tmux，并且在我从我的pc启动SSH时设置它来打开我的会话，但是当我重新启动我的PI时，它关闭了会话，我失去了我的窗格设置。那么，是否有一个很好的方法来保存窗格的位置大小，甚至只是保存会话？
浏览 1提问于2017-04-12得票数 1
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2回答
我定义了一个快捷方式，用于开始将窗格记录到文件，另一个快捷方式用于停止日志记录。快捷键是活动的。这些是我的.tmux.conf中的命令
bind-key H pipe-pane "cat >>$HOME/tmux.log"
bind-key h pipe-pane
通过按C-b ?，我可以看到定义：
H: pipe-pane "exec cat >>/home/myuser/tmux.log"
浏览 6提问于2012-04-28得票数 3
我目前正在学习objective c，我正在尝试编写一些简单的应用程序来帮助我学习。现在，我正在尝试制作一款应用程序，让我可以测量屏幕上任何地方的某个区域。(类似于：)
要实现这一点，我需要知道如何在屏幕上的任何位置更改光标，而不仅仅是在某个窗口内(我已经做到了这一点)。
目前，我有一个名为"MyCustomView“的类，它被分配给我的主窗口视图。我像这样实现了resetCursorRects method：
- (void) resetCursorRects {
[super resetCursorRects];
NSCursor *myCursor = [NSC
浏览 0提问于2012-10-20得票数 1
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我想在Excel中根据Excel中两个特定点的范围绘制一条回归线？例如，我有以下数据：
Mydata
5
7
9
8
9
10
13
Excel中的线性回归线将产生以下结果。
相反，我希望生成一条从第三个数据点(9)到最后一个数据点(13)的线性回归线，同时显示图形中的所有数据点。
浏览 3提问于2018-04-14得票数 0
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1回答
我有以下代码 import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, LineString
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import osmnx as ox
ox.config(use_cache=True, log_console=True)
G = ox.graph_from_point((37.79, -122.41), dist=750, network_type='all')
ox.
浏览 6提问于2020-10-26得票数 1
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我使用Linux和Mate 1.12.0。当我打开我的文件浏览器时，我可以按F3同时打开一个额外的窗格两个不同的目录。在同一个窗口能看到四个不同的位置吗？
有时，我管理许多文件夹，打开两个文件浏览器，每个文件夹都有两个文件夹，这不是一个好的选择。
浏览 0提问于2016-01-06得票数 0
2回答
我正在分析，并在花瓣宽度和花瓣长度之间绘制了一个散射图。为了制作情节，我使用了以下代码：
# First, we'll import pandas, a data processing and CSV file I/O library
import pandas as pd
# We'll also import seaborn, a Python graphing library
import warnings # current version of seaborn generates a bunch of warnings that we'll ignore
wa
浏览 1提问于2017-08-30得票数 1
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我正在尝试将回归线颜色更改为红色。现在一切都是蓝色的。
library(lattice)
xyplot(ROC1.spx ~ ROC1.vix, data=newdf,
xlab = "VIX 1 Day % Change",
ylab = "S&P500 1 Day % Change",
grid = TRUE,
type = c("p","r"))
为了在图表上绘制回归线，我使用type = c("p"，"r"))。
如果需要，可以使用其他方法，上面的代码生成此输出。
任何将
浏览 23提问于2017-07-05得票数 1
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我正在尝试创建一个Kafka流应用程序，在这个应用程序中，我试图在一个时间窗口内计算每个平台的唯一设备。
事件类
public class Event {
private String eventId;
private String deviceId;
private String platform;
private ZonedDateTime createdAt;
}
我需要时间窗口尊重事件的createdAt，所以我编写了一个TimestampExtractor实现，如下所示：
public class EventTimestampExtractor imp
浏览 1提问于2018-10-11得票数 0
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又是我！
在我的一项任务中，我必须创建一个带有回归线的图，并简单地阅读这个图并给出数据。问：“在华氏80度时，风速是多少？”只要简单地看一下这幅图，你就可以把它的90米/秒的温度定在80华氏度。这就足够了，但是知道你能在R中做些什么，我想知道以太将来的参考和现在。
如何仅使用数据帧(在图片中)使用线性回归线性回归提取给定X值的Y值，因为该值本身没有给定，但如果假设它是线性回归的，则可以提取它。
因此，本质上，我不想读出图( pic 2)中的值，而是使用一个函数，给出DF中的X(temp)值，用线性回归输出Y(风)值。
我尝试了在堆栈溢出中找到的其他东西，使用
lm(data~data, dat
浏览 3提问于2020-09-17得票数 0
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2回答
理解多元线性回归
、、
我在做多元回归问题。下面的数据如下所示。
rank--discipline--yrs.since.phd--yrs.service--sex--salary
[ 1 1 19 18 1 139750],......
我把工资作为因变量，把其他变量作为自变量。对数据进行预处理后，进行梯度下降、回归模型。我估计偏差(截距)，系数为所有独立的特征。我想为实际值做散乱的绘制，并为我所预测的假设做回归线。因为我们这里有不止一个特征，
我有以下问题。
在绘制实际值(散落图)时，如何确定x轴值.意思是，我有一系列的价值观。例如，第
浏览 1提问于2019-02-11得票数 1
我正试着用Jupyter Notebook画一个逻辑函数。我可以很好地绘制它，但是使用scipy.optimize.curve_fit的逻辑函数不起作用。它返回直线坐标。
如何绘制逻辑回归线？
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/shinokada/76070a09
浏览 3提问于2020-02-11得票数 0
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1回答
二维字符数组的格式设置
、、、、
我有一个程序，它从文件中读取一对整数，并将其存储在我创建的Point类中。第一个整数是x坐标，第二个整数是文件每一行上的y坐标。所有有效点的x坐标在0，40范围内，y坐标在范围1，20.
输入文件包含如下数据：
我执行了一些验证检查，以便我的程序忽略无效数据或超出范围的数据。
然后，我必须在这些点之上绘制一条回归线。我必须使用二维字符数组，而且我更喜欢这样做:使用java的Point2D类或其他一些java的图形类。
“x”用于表示点，“s”表示回归线段，“s”表示直线段和点位于同一点*。
用于回归线的公式如下：
#编辑#
下面是我从@sprinter获得的代码片段
浏览 1提问于2016-10-31得票数 0
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回归拟合不正确
、、、、
我试图使用matplotlib向这个数据集添加一条回归线。
Country GDP per capita Life satisfaction
Russia 9054.914 6
Turkey 9437.372 5.6
Hungary 12239.894 4.9
Poland 12495.334 5.8
Slovak Republic 15991.736 6.1
Estonia
浏览 3提问于2022-08-16得票数 0
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假设我有一条带有某种线(最小二乘回归线、knn回归线等)的散点图。通过它，像这样。
我想要阴影上的区域的小区红色，和较低的区域的小区蓝色，给出一个指示，我的线是如何作为一个分类器的点。类似于我的模拟例子，这一效果是来自的这个情节(第2章，第13页)。
如何使用Matplotlib实现此效果？
我知道如何用axhspan和axvspan将一个图的矩形区域设置成不同的颜色(参见)，但一直难以根据线上和线下的区域设置不同的情节颜色。
复制当前模拟绘图的代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use
浏览 1提问于2017-08-20得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在尝试编写一个垂直移动回归趋势线的函数，以使它通过最低的数据点。一开始，这似乎很简单，直到我意识到这条线的斜率决定了哪一点才是最远的终点。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import linregress
x = np.arange(0,10,2)
y = np.random.random(5)
res = linregress(x,y)
plt.figure(figsize=(9,4),dpi=450)
plt.plot(x, y, 'o', label=&#
浏览 14提问于2022-08-06得票数 2
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我知道有一种方法可以创建python可视化，并从这些可视化(matplotlib/sns)中生成Power BI报告。我想做的是使用python制作Power BI可视化。我想让整个过程自动化。
我有一个用于数据挖掘和输出数据帧的脚本，现在我想看看使用python是否可以使用Power Bi实现可视化过程的自动化。
浏览 1提问于2020-01-23得票数 1
2回答
我试图用一条回归线输出两个不同的图。我正在使用mtcar数据集，我相信您可以加载到R。所以，我比较了两对不同的信息，以创建一条回归线。问题似乎是，第二张图的第二条回归线也是由于某种原因而出现在第一张图中。
我只想让它在每个图中显示出1条回归线。
mtcars
names(mtcars)
attach(mtcars)
par(mfrow=c(1,2), bg="white")
with(mtcars,
{
regrline=(lm(gear~mpg))
abline(regrline)
plot(mpg,gear,abline(regrline, col="r
浏览 3提问于2015-02-04得票数 0
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2回答
我试图得到两个变量的散点图的残差。利用matlab的lsline函数可以得到最小二乘线性回归线。但是，我也想得到残差。我怎样才能在matlab中得到它。为此，我需要知道线性回归线的参数a和b
ax+b
浏览 1提问于2012-06-26得票数 6
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我正在编写一个python程序，它逐步地改变一个图像，在每一步中以少量的方式调整每个像素。为了可视化程序在运行时所做的事情，我希望它在每一步都显示图像，总是覆盖当前显示的图像，这样它就不会打开一堆显示窗口。
我已经尝试了matplotlib、opencv和skimage，以及它们在程序过程中显示图像和更新帧内容的可能性：
# using scimage
viewer = ImageViewer(image)
viewer.show(main_window=False) # set the parameter to false so that the code doesn't block
浏览 1提问于2021-03-27得票数 0
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如何在此图中绘制线性回归线？
下面是我的代码：
import numpy as np
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
#get adjusted close price of Tencent from yahoo
start = datetime.datetime(2007, 1, 1)
end = datetime.datetime(2017, 12, 27)
tencent = pd.DataFrame()
ten
浏览 12提问于2017-12-28得票数 2
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与sof问题一样，我能够直接从python解释器中使用numpy和matplotlib。此外，正如建议的那样，我向PYTHONPATH添加了matplotlib的路径。但是intellij仍然没有找到这些模块。我是小牛队的。
浏览 5提问于2013-12-02得票数 1
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我使用matplotlib将一些数据绘制为250点长的线条。我可以拟合所有的数据集。但是，我希望使用最小二乘法将回归线拟合并绘制到最后50个数据点。最好的方法是什么？(下面是我的绘图代码。)
j = 0
for line, rank in sortedSymbols:
series = getattr(self, line)["CLOSE"]
dates = pd.to_datetime(getattr(self, line)["DATE"]).dt.date
ax.plot(dates.iloc[-250:], series.iloc[
浏览 26提问于2019-07-13得票数 1
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我希望使用python(matplotlib)绘制以下图形。
我可以通过下面的代码在R中做到这一点，
ggplot(delay.with.weather,
aes(x=pressure, y=dep.delay), na.rm = TRUE) + geom_point(na.rm = TRUE) +
facet_grid(season ~ ., scales="free") + stat_smooth(method=lm, na.rm = TRUE)
我的尝试如下：
plt.scatter(flights_combined.pressure,flights_combi
浏览 4提问于2016-01-13得票数 2
1回答
这是我的资料
x = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19, 20, 21, 22)
y = c(1, 6, 2, 5, 4, 7, 9, 6, 8, 4, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 5, 8, 9,
5, 4, 7)
plot(x, y)
fit <- lm(y ~ x)
fit
abline(fit, col = "black", lwd = "1")
我想把这些数据分成两组，观察值在回归线和回归线下面。我该怎么做？
浏览 3提问于2016-04-12得票数 0
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我很难用TkAgg后端缩小matplotlib图形的大小。
首先，让我展示一下，我可以增加一个数字的大小。运行以下代码后，
import matplotlib as mpl
mpl.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()
fig = plt.figure(figsize = [2, 8])
fig.set_size_inches([8,8], forward = True)
fig.canvas.draw()
print fig.get_size_inches()
给fig.get_size_inches()
浏览 1提问于2014-09-26得票数 1
1回答
如何绘制回归线
、、、
我不能做一个适当的回归线。我的a1值应该是正的，但它是负的。如果我跳过掩码部分，那么我的a1、b1、c1值就变成了NaN。
kwargs = dict(delimiter = '\t',\
skip_header = 0,\
missing_values = 'NaN',\
converters = {0:matplotlib.dates.strpdate2num('%d-%m-%Y %H:%M')},\
dtype = float,\
names = Tr
浏览 1提问于2016-02-03得票数 0
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代码使用numpy.genfromtxt将数据集导入代码，然后尝试通过散点图绘制回归线。然而，散点图打印，而线没有。也估计系数输出NaN。问题出在哪里？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import genfromtxt
def estimate_coef(x, y):
# number of observations/points
n = np.size(x)
# mean of x and y vector
m_x, m_y = np.mean(x),
浏览 1提问于2019-03-29得票数 1
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我有创建散点图矩阵的代码，我想为每个面添加一条线性回归线。代码和当前图表如下所示。我目前对数据集中前五个变量的每个变量组合都有一个散点图。我想添加回归线，以便当个体悬停在该线上时，他们也可以看到相关性。
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import plotly.express as px
from sklearn import datasets
from typing import Tuple, List
import plotly.
浏览 0提问于2020-09-17得票数 2
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