找别人做网站多少钱,竭诚网络网站建设,网站权重难做,怎么地wordpress在Python中#xff0c;绘制散点图并添加趋势线#xff08;通常是线性回归线#xff09;、公式、以及相关系数#xff08;Pearson Correlation Coefficient#xff09;和均方根误差#xff08;RMSE#xff09;可以通过结合matplotlib用于绘图#xff0c;numpy用于数学运…在Python中绘制散点图并添加趋势线通常是线性回归线、公式、以及相关系数Pearson Correlation Coefficient和均方根误差RMSE可以通过结合matplotlib用于绘图numpy用于数学运算scipy或statsmodels用于线性回归计算来实现。不过对于线性回归线和公式的添加statsmodels提供了更直接的方式来获取回归方程的参数。
以下是一个完整的示例展示如何完成这些步骤
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import statsmodels.api as sm# 假设你已经有了一个DataFrame其中包含两列数据
# 这里我们创建一个示例DataFrame
np.random.seed(0)
x np.random.rand(100) * 100 # 生成0到100之间的随机数
y 2 * x 3 np.random.randn(100) * 10 # 生成y值与x线性相关但带有噪声
data pd.DataFrame({X: x, Y: y})# 计算相关系数
corr, _ pearsonr(x, y)# 计算RMSE这里假设x是预测值y是实际值但在这种情况下我们只是用它们来演示
# 注意在真实应用中你可能会有不同的预测值
rmse np.sqrt(mean_squared_error(y, x)) # 但在这种情况下这没有实际意义只是演示# 使用statsmodels进行线性回归获取趋势线参数
X sm.add_constant(data[X]) # 添加常数项以拟合截距
model sm.OLS(data[Y], X).fit()
intercept, slope model.params[0], model.params[1] # 截距和斜率# 绘制散点图
plt.figure(figsize(10, 6))
plt.scatter(data[X], data[Y], colorblue, alpha0.5, labelData Points)# 添加趋势线
x_values np.array(data[X])
y_pred intercept slope * x_values
plt.plot(x_values, y_pred, colorred, labelTrend Line)# 添加相关系数和RMSE到图中
plt.text(0.02, 0.95, fCorrelation Coefficient: {corr:.2f}, transformplt.gca().transAxes, fontsize12, colorgreen)
plt.text(0.02, 0.90, fRMSE (for demonstration): {rmse:.2f}, transformplt.gca().transAxes, fontsize12, colorred)# 添加趋势线方程到图中
plt.text(0.85, 0.05, fY {slope:.2f}X {intercept:.2f}, transformplt.gca().transAxes, fontsize12, colorblack, haright)# 设置图例、标题和坐标轴标签
plt.legend()
plt.title(Scatter Plot with Trend Line, Correlation, and RMSE)
plt.xlabel(X)
plt.ylabel(Y)# 显示图形
plt.grid(True)
plt.show()注意 在这个示例中我使用了numpy来生成一些模拟数据但在实际应用中你应该从文件、数据库或其他数据源中加载数据。 我计算了RMSE但在这个上下文中它并没有实际意义因为x和y都是实际观测到的数据而不是预测值与实际值之间的比较。在回归问题中你通常会有预测值由模型根据输入数据计算得出和实际值观测到的数据然后计算RMSE来评估模型的性能。 我使用了statsmodels来执行线性回归因为它提供了方便的接口来获取回归模型的参数如截距和斜率并且可以直接输出回归统计信息。 在添加文本到图形时我使用了transformplt.gca().transAxes来确保文本的位置是相对于整个图形的轴axes进行定位的这样可以避免在图形缩放时文本位置发生变化。
