Come aggiungere una linea di tendenza in matplotlib (con esempio)

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per aggiungere una linea di tendenza a un grafico in Matplotlib:

 #create scatterplot
plt. scatter (x,y)

#calculate equation for trendline
z = np. polyfit (x, y, 1)
p = np. poly1d (z)

#add trendline to plot
plt. plot (x, p(x))

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio 1: crea una linea di tendenza lineare in Matplotlib

Il codice seguente mostra come creare una linea di tendenza di base per un grafico a dispersione in Matplotlib:

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

#define data
x = np. array ([8, 13, 14, 15, 15, 20, 25, 30, 38, 40])
y = np. array ([5, 4, 18, 14, 20, 24, 28, 33, 30, 37])

#create scatterplot
plt. scatter (x,y)

#calculate equation for trendline
z = np. polyfit (x, y, 1 )
p = np. poly1d (z)

#add trendline to plot
plt. plot (x, p(x)) 

I punti blu rappresentano i punti dati e la linea blu retta rappresenta la linea di tendenza lineare.

Tieni presente che puoi anche utilizzare gli argomenti color , linewidth e linestyle per modificare l’aspetto della linea di tendenza:

 #add custom trendline to plot
plt. plot (x, p(x), color=" purple ", linewidth= 3 , linestyle=" -- ")

Esempio 2: creare una linea di tendenza polinomiale in Matplotlib

Per creare una linea di tendenza polinomiale, è sufficiente modificare il valore nella funzione np.polyfit() .

Ad esempio, potremmo utilizzare un valore pari a 2 per creare una linea di tendenza quadratica:

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

#define data
x = np. array ([8, 13, 14, 15, 15, 20, 25, 30, 38, 40])
y = np. array ([5, 4, 18, 14, 20, 24, 28, 33, 30, 37])

#create scatterplot
plt. scatter (x,y)

#calculate equation for quadratic trendline
z = np. polyfit (x,y, 2 )
p = np. poly1d (z)

#add trendline to plot
plt. plot (x, p(x)) 

Tieni presente che la linea di tendenza ora è curva anziché diritta.

Questa linea di tendenza polinomiale è particolarmente utile quando i dati hanno uno schema non lineare e una linea retta non riesce a catturare adeguatamente la tendenza dei dati.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre funzioni comuni in Matplotlib:

Come nascondere gli assi in Matplotlib
Come ruotare le etichette dei segni di spunta in Matplotlib
Come modificare il numero di tick in Matplotlib