Como adicionar uma linha de tendência no matplotlib (com exemplo)

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para adicionar uma linha de tendência a um gráfico no 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))

Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo 1: Crie uma linha de tendência linear no Matplotlib

O código a seguir mostra como criar uma linha de tendência básica para um gráfico de dispersão no 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)) 

Os pontos azuis representam os pontos de dados e a linha reta azul representa a linha de tendência linear.

Observe que você também pode usar os argumentos color , linewidth e linestyle para alterar a aparência da linha de tendência:

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

Exemplo 2: Crie uma linha de tendência polinomial em Matplotlib

Para criar uma linha de tendência polinomial, basta alterar o valor na função np.polyfit() .

Por exemplo, poderíamos usar um valor 2 para criar uma linha de tendência quadrática:

 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)) 

Observe que a linha de tendência agora é curva em vez de reta.

Esta linha de tendência polinomial é especialmente útil quando seus dados têm um padrão não linear e uma linha reta não consegue capturar adequadamente a tendência dos dados.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como executar outras funções comuns no Matplotlib:

Como ocultar eixos no Matplotlib
Como girar rótulos de marcas de seleção no Matplotlib
Como alterar o número de ticks no Matplotlib