gh_data = ascii.read('http://dept.astro.lsa.umich.edu/~ericbell/data/GHOSTS/M81/ngc3031- field15.newphoto_radec')
ra = gh_data['col5'][:]
dec = gh_data['col6'][:]
f606 = gh_data['col3'][:]
f814 = gh_data['col4'][:]
plot(f6062-f8142,f8142, 'bo', alpha=0.15)
axis([-1,2.5,27,23])
xlabel('F606W-F814W')
ylabel('F814W')
title('Field 14')
数据集被导入并组织到不同的列中,我试图在创建的散点图上覆盖一行最佳拟合或线性回归,但我不知道如何。提前谢谢。在
正如@rayryeng指出的,您的代码只是绘制数据,但实际上并不计算任何回归结果来绘制。有一种方法:
使用statsmodels-OLS方法拟合回归线,
^{pr2}$params
提取单个回归变量上的系数:生成散点图并添加回归线:
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