{"id":939,"date":"2023-07-28T06:06:40","date_gmt":"2023-07-28T06:06:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/nuvem-de-pontos-com-linha-de-regressao-python\/"},"modified":"2023-07-28T06:06:40","modified_gmt":"2023-07-28T06:06:40","slug":"nuvem-de-pontos-com-linha-de-regressao-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/nuvem-de-pontos-com-linha-de-regressao-python\/","title":{"rendered":"Como criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o com uma linha de regress\u00e3o em python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Freq\u00fcentemente, ao realizar uma regress\u00e3o linear simples, voc\u00ea pode querer criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o para visualizar as diferentes combina\u00e7\u00f5es de valores de x e y, bem como a linha de regress\u00e3o estimada.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Felizmente, existem duas maneiras f\u00e1ceis de criar esse tipo de gr\u00e1fico em Python. Este tutorial explica ambos os m\u00e9todos usando os seguintes dados:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #107d3f;\">import <span style=\"color: #000000;\">numpy<\/span><\/span> <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np \n\n#createdata<\/span>\nx = np.array([1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9])\ny = np.array([13, 14, 17, 12, 23, 24, 25, 25, 24, 28, 32, 33])\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>M\u00e9todo 1: usar Matplotlib<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O c\u00f3digo a seguir mostra como criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o com uma linha de regress\u00e3o estimada para esses dados usando Matplotlib:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> matplotlib.pyplot <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> plt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create basic scatterplot<\/span>\nplt.plot(x, y, 'o')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#obtain m (slope) and b(intercept) of linear regression line<\/span>\nm, b = np.polyfit(x, y, 1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add linear regression line to scatterplot<\/span> \nplt.plot(x, m*x+b)<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9952 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/scatterregressionpython1.png\" alt=\"Gr\u00e1fico de dispers\u00e3o com linha de regress\u00e3o em Python\" width=\"406\" height=\"272\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sinta-se \u00e0 vontade para alterar as cores do gr\u00e1fico como desejar. Por exemplo, veja como alterar os pontos individuais para verde e a linha para vermelho:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#use green as color for individual points<\/span>\nplt.plot(x, y, 'o', color=' <span style=\"color: #008000;\">green<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#obtain m (slope) and b(intercept) of linear regression line<\/span>\nm, b = np.polyfit(x, y, 1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#use red as color for regression line<\/span>\nplt.plot(x, m*x+b, color=' <span style=\"color: #008000;\">red<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9953 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/scatterregressionpython2.png\" alt=\"Gr\u00e1fico de dispers\u00e3o com linha de regress\u00e3o em numpy\" width=\"401\" height=\"276\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>M\u00e9todo 2: Use Seaborn<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Voc\u00ea tamb\u00e9m pode usar a fun\u00e7\u00e3o <strong>regplot()<\/strong> da biblioteca de visualiza\u00e7\u00e3o Seaborn para criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o com uma linha de regress\u00e3o:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> seaborn <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> sns\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot with regression line<\/span>\nsns.regplot(x, y, ci=None)<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9954 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/scatterregressionpython3.png\" alt=\"Gr\u00e1fico de dispers\u00e3o com linha de regress\u00e3o em Seaborn Python\" width=\"404\" height=\"286\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Observe que <strong>ci=None<\/strong> diz ao Seaborn para ocultar as faixas do intervalo de confian\u00e7a no gr\u00e1fico. No entanto, voc\u00ea pode optar por exibi-los se desejar:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> seaborn <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> sns\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot with regression line and confidence interval lines<\/span>\nsns.regplot(x,y)<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9955 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/scatterregressionpython4.png\" alt=\"\" width=\"403\" height=\"269\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Voc\u00ea pode encontrar a documenta\u00e7\u00e3o completa da fun\u00e7\u00e3o <strong>regplot()<\/strong> <a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/generated\/seaborn.regplot.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">aqui<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-linear-simples-em-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Como realizar regress\u00e3o linear simples em Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/grafico-residual-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Como criar um gr\u00e1fico residual em Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Freq\u00fcentemente, ao realizar uma regress\u00e3o linear simples, voc\u00ea pode querer criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o para visualizar as diferentes combina\u00e7\u00f5es de valores de x e y, bem como a linha de regress\u00e3o estimada. 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