Як створити точкову діаграму з лінією регресії в python

Часто, виконуючи просту лінійну регресію, ви можете створити діаграму розсіювання, щоб візуалізувати різні комбінації значень x і y, а також оцінену лінію регресії.

На щастя, є два простих способи створити цей тип графіка в Python. Цей підручник пояснює обидва методи з використанням таких даних:

 import numpy as np 

#createdata
x = np.array([1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9])
y = np.array([13, 14, 17, 12, 23, 24, 25, 25, 24, 28, 32, 33])

Спосіб 1: Використовуйте Matplotlib

У наступному коді показано, як створити діаграму розсіювання з розрахунковою лінією регресії для цих даних за допомогою Matplotlib:

 import matplotlib.pyplot as plt

#create basic scatterplot
plt.plot(x, y, 'o')

#obtain m (slope) and b(intercept) of linear regression line
m, b = np.polyfit(x, y, 1)

#add linear regression line to scatterplot 
plt.plot(x, m*x+b) 

Не соромтеся змінювати кольори діаграми на свій розсуд. Наприклад, ось як змінити окремі точки на зелені, а лінію на червоні:

 #use green as color for individual points
plt.plot(x, y, 'o', color=' green ')

#obtain m (slope) and b(intercept) of linear regression line
m, b = np.polyfit(x, y, 1)

#use red as color for regression line
plt.plot(x, m*x+b, color=' red ') 

Спосіб 2: Використовуйте Seaborn

Ви також можете використовувати функцію regplot() бібліотеки візуалізації Seaborn для створення діаграми розсіювання з лінією регресії:

 import seaborn as sns

#create scatterplot with regression line
sns.regplot(x, y, ci=None) 

Зауважте, що ci=None повідомляє Seaborn приховати смуги довірчого інтервалу на графіку. Однак ви можете відобразити їх, якщо хочете:

 import seaborn as sns

#create scatterplot with regression line and confidence interval lines
sns.regplot(x,y) 

Ви можете знайти повну документацію для функції regplot() тут .

Додаткові ресурси

Як виконати просту лінійну регресію в Python
Як створити залишковий графік у Python