Come disegnare la linea di adattamento migliore in python (con esempi)

Puoi usare la seguente sintassi di base per disegnare una linea più adatta in Python:

 #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)

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio 1: tracciare la linea di base più adatta in Python

Il codice seguente mostra come disegnare una linea di base più adatta in Python:

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

#define data
x = np. array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np. array ([2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19])

#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) 

Esempio 2: disegnare la linea personalizzata più adatta in Python

Il codice seguente mostra come creare la stessa linea più adatta dell’esempio precedente, con le seguenti aggiunte:

• Colori personalizzati per punti e linea più adatta
• Stile e larghezza personalizzati per la migliore linea di vestibilità
• L’equazione della linea di regressione adattata visualizzata sul grafico

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

#define data
x = np. array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np. array ([2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19])

#find line of best fit
a, b = np. polyfit (x, y, 1)

#add points to plot
plt. scatter (x,y,color=' purple ')

#add line of best fit to plot
plt. plot (x, a*x+b, color=' steelblue ', linestyle=' -- ', linewidth= 2 )

#add fitted regression equation to plot
plt. text (1, 17, 'y = ' + '{:.2f}'. format (b) + ' + {:.2f}'. format (a) + 'x', size= 14 ) 

Sentiti libero di posizionare l’equazione di regressione adattata in qualunque coordinata (x,y) desideri sul grafico.

Per questo esempio particolare, scegliamo (x, y) = (1, 17).

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come adattare diversi modelli di regressione in Python:

Una guida completa alla regressione lineare in Python
Come eseguire la regressione polinomiale in Python
Come eseguire la regressione quantile in Python