Jak korzystać z funkcji abline w matplotlib

Funkcji abline w R można użyć do dodania linii prostej do ścieżki.

Niestety ta funkcja nie istnieje w Matplotlib, ale możemy zdefiniować następującą funkcję, aby replikować funkcję abline w Pythonie:

 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, '--')

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce używać tej składni z następującą ramką DataFrame pand:

 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

Przykład 1: Użycie Abline do narysowania linii poziomej

Możemy użyć poniższego kodu, aby narysować linię poziomą za pomocą zdefiniowanej wcześniej funkcji abline :

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

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

Rezultatem jest pozioma linia w punkcie y=30.

Przykład 2: Użyj aline, aby narysować linię o określonym nachyleniu i przecięciu

Możemy użyć poniższego kodu, aby narysować linię o nachyleniu 3 i punkcie przecięcia z osią y równym 15 :

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

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

Rezultatem jest linia prosta o nachyleniu 3 i przecięciu 15.

Przykład 3: Użyj abline do wykreślenia linii regresji

Możemy użyć poniższego kodu do wykreślenia linii regresji za pomocą zdefiniowanej wcześniej funkcji abline :

 #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) 

Rezultatem jest dopasowana linia regresji, która przechodzi bezpośrednio przez punkty wykresu.

Uwaga : pełną dokumentację funkcji Polyfit w NumPy znajdziesz tutaj .

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:

Jak sumować określone kolumny w Pandach
Jak sumować kolumny na podstawie warunku w Pandach
Jak obliczyć odwrotną sumę skumulowaną w pandach