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<p>使用以下小数据集:</p>
<pre><code>bill = [34,108,64,88,99,51]
tip = [5,17,11,8,14,5]
</code></pre>
<p>我(用手)计算了一个最适合的回归线。</p>
<pre><code>yi = 0.1462*x - 0.8188 #yi = slope(x) + intercept
</code></pre>
<p>我使用Matplotlib绘制了原始数据,如下所示:</p>
<pre><code>scatter(bill,tip, color="black")
plt.xlim(20,120) #set ranges
plt.ylim(4,18)
#plot centroid point (mean of each variable (74,10))
line1 = plt.plot([74, 74],[0,10], ':', c="red")
line2 = plt.plot([0,74],[10,10],':', c="red")
plt.scatter(74,10, c="red")
#annotate the centroid point
plt.annotate('centroid (74,10)', xy=(74.1,10), xytext=(81,9),
arrowprops=dict(facecolor="black", shrink=0.01),
)
#label axes
xlabel("Bill amount ($)")
ylabel("Tip amount ($)")
#display plot
plt.show()
</code></pre>
<p>我不确定如何把回归线放到曲线图上。我知道,有很多内置的东西,以快速拟合和显示最佳拟合线,但我这样做作为练习。我知道我可以在点“0,0.8188”(截距)开始直线,但我不知道如何使用斜率值来完成直线(设置直线终点)。</p>
<p>假设x轴上的每次增加,斜率应增加0.1462;对于线坐标,我尝试(0,0.8188)作为起点,而(100,14.62)作为终点。但这条线没有穿过我的质心点。只是错过了。</p>
<p>干杯,
乔恩</p>