Como desenhar a linha de melhor ajuste em python (com exemplos)

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para desenhar a linha mais adequada em 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)

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo 1: traçando a linha de base de melhor ajuste em Python

O código a seguir mostra como desenhar uma linha de base mais adequada em 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) 

Exemplo 2: Desenhando a linha personalizada de melhor ajuste em Python

O código a seguir mostra como criar a mesma linha de melhor ajuste do exemplo anterior, com as seguintes adições:

• Cores personalizadas para pontos e linha de melhor ajuste
• Estilo e largura personalizados para a linha de melhor ajuste
• A equação da linha de regressão ajustada exibida no gráfico

 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 ) 

Sinta-se à vontade para colocar a equação de regressão ajustada nas coordenadas (x,y) desejadas no gráfico.

Para este exemplo específico, escolhemos (x, y) = (1, 17).

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como ajustar diferentes modelos de regressão em Python:

Um guia completo para regressão linear em Python
Como realizar regressão polinomial em Python
Como realizar regressão quantílica em Python