python绘图之回归拟合图

回归拟合图在数据分析中具有重要作用,它不仅可以帮助我们理解变量之间的关系,还可以评估模型的拟合效果、进行预测和推断、发现异常值,以及用于模型比较和结果展示。

python 复制代码
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据集
# 假设我们有一些鱼的重量和高度数据
data = {
    'Weight': [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500],  # 鱼的重量(单位:克)
    'Height': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30]           # 鱼的高度(单位:厘米)
}

# 将数据转换为 DataFrame
fish1 = pd.DataFrame(data)

# 使用 Seaborn 的 regplot 绘制散点图并拟合回归线
# x: 横轴数据,这里使用鱼的重量
# y: 纵轴数据,这里使用鱼的高度
# color: 设置散点和回归线的颜色,这里使用橙色
# marker: 设置散点的形状,这里使用右三角形
sns.regplot(x=fish1['Weight'], y=fish1['Height'], color='#FF6600', marker='>')

# 显示图表
plt.show()
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