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、使用して見つけることができるすべての例では を使用polyfitする必要がありarangeます。arangeただし、リストは受け入れません。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、明確なものは何もありません。何か不足していますか？
続いて、整数のリストを への入力としてどのように使用すればよいpolyfitでしょうか?
これが私がフォローしているポリフィットの例です:
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()
arange リストを生成します（まあ、numpy配列）; 詳細を入力help(np.arange)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
poly1d「m*x + b」やそれに相当するものを書き出すのではなく、ここで使用する傾向があることを付け加えておきます。そのため、私のバージョンのコード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
coef = np.polyfit(x,y,1)
poly1d_fn = np.poly1d(coef)
# poly1d_fn is now a function which takes in x and returns an estimate for y
plt.plot(x,y, 'yo', x, poly1d_fn(x), '--k') #'--k'=black dashed line, 'yo' = yellow circle marker
plt.xlim(0, 5)
plt.ylim(0, 12)
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。
傾き : 浮動小数点
回帰直線の傾き
切片 : 浮動小数点回帰
直線の切片
r-value : 浮動小数点
相関係数
p-値 : 浮動小数点
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 : 浮動小数点数
推定値の標準誤差
別の簡単で汚い答えは、次を使用してリストを配列に変換できることです。
import numpy as np
arr = np.asarray(listname)