{"id":2263,"date":"2023-07-23T00:45:44","date_gmt":"2023-07-23T00:45:44","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/am-besten-passende-python-linie\/"},"modified":"2023-07-23T00:45:44","modified_gmt":"2023-07-23T00:45:44","slug":"am-besten-passende-python-linie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/am-besten-passende-python-linie\/","title":{"rendered":"So zeichnen sie die linie der besten passform in python (mit beispielen)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um in Python eine am besten passende Linie zu zeichnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#find line of best fit\n<\/span>a, b = np. <span style=\"color: #3366ff;\">polyfit<\/span> (x, y, 1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add points to plot<\/span>\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">scatter<\/span> (x,y)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add line of best fit to plot\n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (x, a*x+b)\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Zeichnen der Best-Fit-Basislinie in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie man in Python eine am besten passende Grundlinie zeichnet:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data\n<\/span>x = np. <span style=\"color: #3366ff;\">array<\/span> ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])\ny = np. <span style=\"color: #3366ff;\">array<\/span> ([2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find line of best fit\n<\/span>a, b = np. <span style=\"color: #3366ff;\">polyfit<\/span> (x, y, 1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add points to plot\n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">scatter<\/span> (x,y)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add line of best fit to plot\n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (x, a*x+b)<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-20650\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignemeilleur1.png\" alt=\"Best-Fit-Zeile in Python\" width=\"533\" height=\"343\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Zeichnen der am besten passenden benutzerdefinierten Linie in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie Sie dieselbe Best-Fit-Linie wie im vorherigen Beispiel erstellen, mit den folgenden Erg\u00e4nzungen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Benutzerdefinierte Farben f\u00fcr Punkte und Best-Fit-Linie<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Benutzerdefinierter Stil und Breite f\u00fcr die beste Passform<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Gleichung der angepassten Regressionslinie, die im Diagramm angezeigt wird<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data\n<\/span>x = np. <span style=\"color: #3366ff;\">array<\/span> ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])\ny = np. <span style=\"color: #3366ff;\">array<\/span> ([2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find line of best fit\n<\/span>a, b = np. <span style=\"color: #3366ff;\">polyfit<\/span> (x, y, 1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add points to plot\n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">scatter<\/span> (x,y,color=' <span style=\"color: #ff0000;\">purple<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add line of best fit to plot\n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (x, a*x+b, color=' <span style=\"color: #ff0000;\">steelblue<\/span> ', linestyle=' <span style=\"color: #ff0000;\">--<\/span> ', linewidth= <span style=\"color: #008000;\">2<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add fitted regression equation to plot\n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">text<\/span> (1, 17, 'y = ' + '{:.2f}'. <span style=\"color: #3366ff;\">format<\/span> (b) + ' + {:.2f}'. <span style=\"color: #3366ff;\">format<\/span> (a) + 'x', size= <span style=\"color: #008000;\">14<\/span> )<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-20651\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignemeilleur2.png\" alt=\"Zeichnen Sie die beste Anpassungslinie f\u00fcr die Regressionsgleichung in Python\" width=\"552\" height=\"361\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchlen Sie sich frei, die angepasste Regressionsgleichung in den gew\u00fcnschten <strong>(x,y)<\/strong> -Koordinaten im Diagramm zu platzieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr dieses spezielle Beispiel haben wir (x, y) = (1, 17) gew\u00e4hlt.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie verschiedene Regressionsmodelle in Python anpassen:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/lineare-regressionspython\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Eine vollst\u00e4ndige Anleitung zur linearen Regression in Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/polynomregression-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine Polynomregression in Python durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/quantilregression-in-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine Quantilregression in Python durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um in Python eine am besten passende Linie zu zeichnen: #find line of best fit a, b = np. polyfit (x, y, 1) #add points to plot plt. scatter (x,y) #add line of best fit to plot plt. plot (x, a*x+b) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax 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