Matplotlib'de trend çizgisi nasıl eklenir (örnek ile)

Matplotlib’deki bir grafiğe eğilim çizgisi eklemek için aşağıdaki temel sözdizimini kullanabilirsiniz:

 #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))

Aşağıdaki örnekler bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: Matplotlib’de doğrusal bir trend çizgisi oluşturun

Aşağıdaki kod, Matplotlib’de bir dağılım grafiği için temel bir eğilim çizgisinin nasıl oluşturulacağını gösterir:

 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)) 

Mavi noktalar veri noktalarını, düz mavi çizgi ise doğrusal eğilim çizgisini temsil eder.

Trend çizgisinin görünümünü değiştirmek için color , linewidth ve linestyle bağımsız değişkenlerini de kullanabileceğinizi unutmayın:

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

Örnek 2: Matplotlib’de Polinom Trend Çizgisi Oluşturma

Polinom eğilim çizgisi oluşturmak için np.polyfit() işlevindeki değeri değiştirmeniz yeterlidir.

Örneğin ikinci dereceden bir trend çizgisi oluşturmak için 2 değerini kullanabiliriz:

 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)) 

Trend çizgisinin artık düz yerine kavisli olduğunu unutmayın.

Bu polinom eğilim çizgisi, özellikle verileriniz doğrusal olmayan bir yapıya sahip olduğunda ve düz bir çizgi, verilerin eğilimini yeterince yakalayamadığında kullanışlıdır.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler Matplotlib’de diğer ortak işlevlerin nasıl gerçekleştirileceğini açıklamaktadır:

Matplotlib’de eksenler nasıl gizlenir
Matplotlib’de onay işareti etiketleri nasıl döndürülür
Matplotlib’deki kenelerin sayısı nasıl değiştirilir?