我有一个三维散点图,它显示一个名为data
的数据帧。
它通常生成一个可以与一条直线或椭圆相匹配的形状。在
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data['x'], data['y'], data['z'], c=data['c'])
plt.show()
典型示例(抱歉,我无法共享我的数据…):
所以,现在我想计算一个多元回归来拟合这个点云。 有很多文章解释如何把这个和飞机配合起来,但我想给它配一条线。在
作为一个额外的奖励,我还想用一个椭圆拟合这些点。因此,它将反映标准偏差,并且更加直观。在
我找到了第一个问题的答案,那就是找到一条最适合点云的线。我在Python中改编了this post
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