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Seaborn：線形回帰方程式に注釈を付ける

ボストンのデータセットにOLSをフィッティングしてみました。私のグラフは以下のようになります。

線のすぐ上またはグラフのどこかに線形回帰方程式に注釈を付ける方法は？ Pythonで方程式を出力するにはどうすればよいですか？

私はこの領域にかなり新しいです。 python現在のところ探検しています。誰かが私を助けてくれるなら、それは私の学習曲線をスピードアップするでしょう。

どうもありがとう！

OLS fit

私もこれを試しました。

enter image description here

私の問題は-グラフの方程式形式で上記に注釈を付ける方法ですか？

pythonpython-3.xmatplotliblinear-regressionseaborn
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xkcvk2511

線形フィットの係数を使用して、次の例のような凡例を作成できます。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

tips = sns.load_dataset("tips")

# get coeffs of linear fit
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(tips['total_bill'],tips['tip'])

# use line_kws to set line label for legend
ax = sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, color='b', 
 line_kws={'label':"y={0:.1f}x+{1:.1f}".format(slope,intercept)})

# plot legend
ax.legend()

plt.show()

enter image description here

より複雑なフィッティング関数を使用する場合は、latex通知を使用できます。 https://matplotlib.org/users/usetex.html

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Serenity