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用python编写线性回归程序,4python简单线性回归代码案例完整

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关于python简单线性回归

线性回归:

设x,y分别为一组数据,代码如下

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数(线性回归就选1)

ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了。。。

print ro #输出的第一个数是斜率k,第二个数是纵截距b

plt.scatter(x,y)

plt.plot(x,ry)

用python写一个小程序,输入坐标求线性回归

你好:

上面的程序,请看如下代码:

# -*- coding: cp936 -*-

end=input("是否结束(y/n):")

while end=="n":

    print "Number of coordinates:2"

    xx=input("x's:")

    yy=input("y's:")

    a=float(list(xx)[0])

    b=float(list(xx)[1])

    c=float(list(yy)[0])

    d=float(list(yy)[1])

    print "第一个点是:("+str(a)+","+str(c)+")"

    print "第一个点是:("+str(b)+","+str(d)+")"

    x0=c-a

    y0=float(d-b)

    print "直线方程为:",

    if x0==0:

        print "x=",a

    else:

        print "y=%r(x-%r)+%r"%(y0/x0,a,c)

    print

python线性回归有哪些方法

线性回归:

设x,y分别为一组数据,代码如下

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数(线性回归就选1)

ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了。。。

print ro #输出的第一个数是斜率k,第二个数是纵截距b

plt.scatter(x,y)

plt.plot(x,ry)

python怎么用线性回归拟合

from sklearn import linear_model#线性回归clf = linear_model.LinearRegression()#训练clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表达式参数clf.coef_#测试improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)

如何用Python来实现线性回归

这个数据和编码有点多 你可以看看教程视屏的 会教你怎么做的

如何用Python进行线性回归以及误差分析

如何用Python进行线性回归以及误差分析

 如果你想要重命名,只需要按下:

CTRL-b

状态条将会改变,这时你将可以重命名当前的窗口

一旦在一个会话中创建多个窗口,我们需要在这些窗口间移动的办法。窗口像数组一样组织在一起,从0开始用数字标记每个窗口,想要快速跳转到其余窗口:

CTRL-b 《窗口号》

如果我们给窗口起了名字,我们可以使用下面的命令找到它们:

CTRL-b f

也可以列出所有窗口:

CTRL-b w