Как нарисовать линию наилучшего соответствия в python (с примерами)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис, чтобы нарисовать наиболее подходящую линию в 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)

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1. Построение базовой линии наилучшего соответствия в Python

Следующий код показывает, как нарисовать наиболее подходящую базовую линию в 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) 

Пример 2. Рисование пользовательской линии наилучшего соответствия в Python

Следующий код показывает, как создать ту же линию наилучшего соответствия, что и в предыдущем примере, со следующими дополнениями:

• Пользовательские цвета для точек и линии наилучшего соответствия
• Индивидуальный стиль и ширина для лучшей подгонки линии.
• Уравнение подобранной линии регрессии, отображаемой на графике

 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 ) 

Не стесняйтесь размещать подобранное уравнение регрессии в любых координатах (x,y) на графике.

Для этого конкретного примера мы выбрали (x, y) = (1, 17).

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как адаптировать различные модели регрессии в Python:

Полное руководство по линейной регрессии в Python
Как выполнить полиномиальную регрессию в Python
Как выполнить квантильную регрессию в Python