Cara membuat plot sebar dengan garis regresi dengan python

Seringkali, saat melakukan regresi linier sederhana, Anda mungkin ingin membuat diagram sebar untuk memvisualisasikan berbagai kombinasi nilai x dan y serta perkiraan garis regresi.

Untungnya, ada dua cara mudah untuk membuat plot jenis ini dengan Python. Tutorial ini menjelaskan kedua metode menggunakan data berikut:

 import numpy as np 

#createdata
x = np.array([1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9])
y = np.array([13, 14, 17, 12, 23, 24, 25, 25, 24, 28, 32, 33])

Metode 1: Gunakan Matplotlib

Kode berikut menunjukkan cara membuat plot sebar dengan perkiraan garis regresi untuk data ini menggunakan Matplotlib:

 import matplotlib.pyplot as plt

#create basic scatterplot
plt.plot(x, y, 'o')

#obtain m (slope) and b(intercept) of linear regression line
m, b = np.polyfit(x, y, 1)

#add linear regression line to scatterplot 
plt.plot(x, m*x+b) 

Jangan ragu untuk mengubah warna grafik sesuai keinginan Anda. Misalnya, berikut cara mengubah masing-masing titik menjadi hijau dan garis menjadi merah:

 #use green as color for individual points
plt.plot(x, y, 'o', color=' green ')

#obtain m (slope) and b(intercept) of linear regression line
m, b = np.polyfit(x, y, 1)

#use red as color for regression line
plt.plot(x, m*x+b, color=' red ') 

Metode 2: Gunakan Seaborn

Anda juga dapat menggunakan fungsi regplot() pustaka visualisasi Seaborn untuk membuat plot sebar dengan garis regresi:

 import seaborn as sns

#create scatterplot with regression line
sns.regplot(x, y, ci=None) 

Perhatikan bahwa ci=None memberitahu Seaborn untuk menyembunyikan pita interval kepercayaan pada plot. Namun, Anda dapat memilih untuk menampilkannya jika diinginkan:

 import seaborn as sns

#create scatterplot with regression line and confidence interval lines
sns.regplot(x,y) 

Anda dapat menemukan dokumentasi lengkap untuk fungsi regplot() di sini .

Sumber daya tambahan

Cara melakukan regresi linier sederhana dengan Python
Cara Membuat Plot Sisa dengan Python