如何在 python matplotlib 点（散点）图中添加趋势线？

Question

如何将趋势线添加到使用

matplotlib.scatter

绘制的点图中？

Answer 1

如这里所解释的

在 numpy 的帮助下，可以计算例如线性拟合。

# plot the data itself
pylab.plot(x,y,'o')

# calc the trendline
z = numpy.polyfit(x, y, 1)
p = numpy.poly1d(z)
pylab.plot(x,p(x),"r--")
# the line equation:
print "y=%.6fx+(%.6f)"%(z[0],z[1])

Answer 2

散点图的趋势线是简单的回归线。

seaborn

库有一个函数 (

regplot

) 可以在一个函数调用中完成。您甚至可以绘制置信区间（使用

ci=

；我在下图中将其关闭）。

import seaborn as sns
sns.regplot(x=x_data, y=y_data, ci=False, line_kws={'color':'red'});

上面的调用为以下数据集生成以下图：

import numpy as np
x_data, y_data = np.repeat(np.linspace(0, 9, 100)[None,:], 2, axis=0) + np.random.rand(2, 100)*2

如果您使用的是子图，您也可以通过

ax=

。

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(1,2, figsize=(12,3))
axs[0].scatter(x_data, y_data)
sns.regplot(x=x_data, y=y_data, ci=False, line_kws={'color':'red'}, ax=axs[1]);

---

简单回归系数有一个封闭形式的解决方案，因此您也可以显式求解它们并绘制回归线和散点图。

如果

x_data

和

y_data

是列表：

x_mean = sum(x_data) / len(x_data)
y_mean = sum(y_data) / len(y_data)
covar = sum((xi - x_mean) * (yi - y_mean) for xi, yi in zip(x_data, y_data))
x_var = sum((xi - x_mean)**2 for xi in x_data)
beta = covar / x_var
alpha = y_mean - beta * x_mean
y_hat = [alpha + beta * xi for xi in x_data]

如果

x_data

和

y_data

是numpy数组：

x_mean, y_mean = np.mean(x_data), np.mean(y_data)
beta = np.sum((x_data - x_mean) * (y_data - y_mean)) / np.sum((x_data - x_mean)**2)
alpha = y_mean - beta * x_mean
y_hat = alpha + beta * x_data

然后画出两个图：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x_data, y_data, 'bo', x_data, y_hat, "r-");