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PYTHON:最适合每个x值的多个y值的行
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<p>我在matplotlib中绘制一个1d数组(x轴)和一个2d数组(y轴),因此每个x值都有多个y值。我想画一条最佳拟合的直线(线性回归),而不仅仅是一条连接点的直线。我该怎么做???在</p> <p>所有的otehr示例似乎只有一个y值/x值。当我使用'from'时sklearn.linear_模型import LinearRegression'我得到的最佳拟合行数与每个x值的y值相等。在</p> <p>编辑:以下是我尝试过的代码:</p> <pre><code>model = LinearRegression() x_axis2 = np.arange(0,len(av_rsq3)) x_axis2 = x_axis2.reshape(-1,1) model.fit(x_axis2, av_rsq3) pt.figure() pt.plot(x_axis2,av_rsq3, 'rx') pt.plot(x_axis2, model.predict(x_axis2)) </code></pre> <p>注意:x轴2是1d阵列,av rsq3是2d阵列。在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您需要做的是提供一对一的映射。点的出现顺序无关紧要。如果你有这样的东西</p> <pre><code>X: [1,2,3,4] Y1: [4,6,2,7] Y2: [2,3,6,8] </code></pre> <p>你会得到这个的</p> ^{pr2}$
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