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matplotlib / numpyを使用した線形回帰

生成した散布図で線形回帰を生成しようとしていますが、データはリスト形式であり、polyfitを使用して見つけることができるすべての例はarangeを使用する必要があります。 arangeはリストを受け入れません。リストを配列に変換する方法について高低を検索しましたが、何も明らかではありません。何か不足していますか？

続いて、polyfitへの入力として整数のリストをどのように使用できますか？

以下は、私がフォローしているpolyfitの例です。

from pylab import * 

x = arange(data) 
y = arange(data) 

m,b = polyfit(x, y, 1) 

plot(x, y, 'yo', x, m*x+b, '--k') 
show()
pythonnumpymatplotliblinear-regressioncurve-fitting
74
Dingo

arangegeneratesリスト（まあ、numpy配列）;詳細については、help(np.arange)と入力してください。既存のリストで呼び出す必要はありません。

>>> x = [1,2,3,4]
>>> y = [3,5,7,9] 
>>> 
>>> m,b = np.polyfit(x, y, 1)
>>> m
2.0000000000000009
>>> b
0.99999999999999833

ここで「m * x + b」とそれに相当するものを書き出すのではなく、ここでpoly1dを使用する傾向があるため、コードのバージョンは次のようになります。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4]
y = [3,5,7,10] # 10, not 9, so the fit isn't perfect

fit = np.polyfit(x,y,1)
fit_fn = np.poly1d(fit) 
# fit_fn is now a function which takes in x and returns an estimate for y

plt.plot(x,y, 'yo', x, fit_fn(x), '--k')
plt.xlim(0, 5)
plt.ylim(0, 12)
159
DSM

このコード：

from scipy.stats import linregress

linregress(x,y) #x and y are arrays or lists.

次のリストを提供します。

勾配：フロート
回帰直線の勾配
intercept：float
回帰直線の切片
r-value：float
相関係数
p-value：float
傾きがゼロであるという帰無仮説を持つ仮説検定の両側p値
stderr：フロート
推定の標準誤差

ソース

34
George Pamfilis
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy import stats

x = np.array([1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,5.5,6])
y = np.array([10.35,12.3,13,14.0,16,17,18.2,20,20.7,22.5])
gradient, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
mn=np.min(x)
mx=np.max(x)
x1=np.linspace(mn,mx,500)
y1=gradient*x1+intercept
plt.plot(x,y,'ob')
plt.plot(x1,y1,'-r')
plt.show()

これを使用してください..

2
Aleena Rehman
from pylab import * 

import numpy as np
x1 = arange(data) #for example this is a list
y1 = arange(data) #for example this is a list 
x=np.array(x) #this will convert a list in to an array
y=np.array(y)
m,b = polyfit(x, y, 1) 

plot(x, y, 'yo', x, m*x+b, '--k') 
show()
1
Aleena Rehman

別の迅速で汚い答えは、リストを配列に変換するだけです：

import numpy as np
arr = np.asarray(listname)
1
drg