Python에서 최적의 선을 그리는 방법(예제 포함)

다음 기본 구문을 사용하여 Python에서 가장 적합한 선을 그릴 수 있습니다.

 #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)

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예제 1: Python에서 최적의 기준선 그리기

다음 코드는 Python에서 가장 적합한 기준선을 그리는 방법을 보여줍니다.

 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) 

예제 2: Python에서 가장 적합한 맞춤 선 그리기

다음 코드는 다음 추가 사항을 포함하여 이전 예제와 동일한 최적선을 생성하는 방법을 보여줍니다.

• 점 및 최적선에 대한 사용자 정의 색상
• 가장 잘 맞는 라인을 위한 맞춤형 스타일과 너비
• 플롯에 표시된 적합 회귀선의 방정식

 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 ) 

플롯에서 원하는 (x,y) 좌표에 적합한 회귀 방정식을 자유롭게 배치하십시오.

이 특정 예에서는 (x, y) = (1, 17)을 선택합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다양한 회귀 모델을 맞추는 방법을 설명합니다.

Python의 선형 회귀에 대한 완전한 가이드
Python에서 다항식 회귀를 수행하는 방법
Python에서 분위수 회귀를 수행하는 방법