Cara menggunakan fungsi abline di matplotlib

Fungsi abline di R dapat digunakan untuk menambahkan garis lurus pada suatu jalur.

Sayangnya fungsi ini tidak ada di Matplotlib, namun kita dapat mendefinisikan fungsi berikut untuk mereplikasi fungsi abline dengan Python:

 import matplotlib. pyplot as plt
import numpy as np

def abline (slope, intercept):
    axes = plt. gca ()
    x_vals = np. array ( axes.get_xlim ())
    y_vals = intercept + slope * x_vals
    plt. plot (x_vals, y_vals, '--')

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya dengan pandas DataFrame berikut:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' x ': [1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 10, 11],
                   ' y ': [13, 14, 17, 12, 23, 24, 25, 25, 24, 28, 32, 33, 35, 40]})

#view first five rows of DataFrame
df. head ()

	x y
0 1 13
1 1 14
2 2 17
3 3 12
4 4 23

Contoh 1: Menggunakan Abline untuk Menggambar Garis Horizontal

Kita dapat menggunakan kode berikut untuk menggambar garis horizontal dengan fungsi abline yang telah ditentukan sebelumnya:

 #create scatterplot
plt. scatter (df. x , df. y )

#add horizontal line at y=30
abline( 0,30 ) 

Hasilnya adalah garis horizontal di y=30.

Contoh 2: Gunakan garis untuk menggambar garis dengan kemiringan dan perpotongan tertentu

Kita dapat menggunakan kode berikut untuk menggambar garis dengan kemiringan 3 dan titik potong y 15 :

 #create scatterplot
plt. scatter (df. x , df. y )

#add straight line with slope=3 and intercept=15
abline( 3,15 ) 

Hasilnya adalah garis lurus dengan kemiringan 3 dan perpotongan 15.

Contoh 3: Gunakan abline untuk memplot garis regresi

Kita dapat menggunakan kode berikut untuk memplot garis regresi dengan fungsi abline yang telah ditentukan sebelumnya:

 #calculate slope and intercept of regression line
slope = np. polyfit (df. x , df. y , 1)[ 0 ]
intercept = np. polyfit (df. x , df. y , 1)[ 1 ]

#create scatterplot
plt. scatter (df. x , df. y )

#add regression line
abline(slope, intercept) 

Hasilnya adalah garis regresi pas yang melewati titik plot.

Catatan : Anda dapat menemukan dokumentasi lengkap fungsi polyfit di NumPy di sini .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:

Cara menjumlahkan kolom tertentu di Pandas
Cara menjumlahkan kolom berdasarkan kondisi di Pandas
Cara menghitung jumlah kumulatif terbalik di panda