स्कैटर प्लॉट के लिए ट्रेंड लाइन ड्रॉ करने के लिए polyfit() और poly1d() मेथड्स का उपयोग करें।
चरण
- फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें।
- NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं।
- एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं।
- NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।
- polyfit() और poly1d() मेथड का उपयोग करके ट्रेंड लाइन डेटा पॉइंट्स खोजें।
- plot() मेथड का उपयोग करके x और p(x) डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।
- फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
fig, ax = plt.subplots()
_ = ax.scatter(x, y, c=x, cmap='plasma')
z = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(z)
plt.plot(x, p(x), "r-o")
plt.show()आउटपुट
स्कैटर प्लॉट के साथ एक लाल रंग की ट्रेंड लाइन (रेखा) दिखाई देगी जो डेटा के सामान्य रुझान को दर्शाती है।
