如何使用 scipy stats 打印线方程

Question

我的代码对 2 组数据执行线性回归。它工作正常，但我不知道如何使用 scipy 或 numpy 将线的方程打印到图形本身。

这是我的代码：

y=np.array([15,1489,859,336,277,265,229,285,391,372,5,345])
x=np.array([196.16,17762.47,28542.19,30170.5,9384.06,43210.29,21819.2,16978.2,45767.54,12328.78,113.71,19257.6])

print x
print y

slope, intercept, r_value, p_value, slope_std_error = stats.linregress(x, y)
print "slope = "+ str(slope)
print "r_value = "+ str(r_value)
print "r_squared = " + str(r_value**2)
print "p_value = "+str(p_value)
# Calculate some additional outputs
predict_y = intercept + slope * x
print predict_y
pred_error = y - predict_y
degrees_of_freedom = len(x) - 2
residual_std_error = np.sqrt(np.sum(pred_error**2) / degrees_of_freedom)


# Plotting
pylab.xlabel('cost')
pylab.ylabel('signups')
pylab.plot(x, y, 'o')
pylab.plot(x, predict_y, 'k-')
pylab.show()

Answer 1

有很多方法可以做到这一点，具体取决于您想要的外观。你可以有这条线的方程式：在旁边的一个盒子里；漂浮在地块中间；带有指向线的箭头（见下文）；沿线写；作为标题；作为标题（即，通常出现在情节下方的文本中——这将是最常见的方法）；或作为情节中的盒装图例（例如，不同颜色的线以不同的颜色命名）。

在没有其他约束的情况下，我最喜欢的是指向直线的箭头，因为这样读者就不会怀疑等式实际上指的是什么。为此，请使用annotate:

x0 = 20000
y0 = slope*x0+intercept
pylab.annotate(line_eqn, xy=(x0, y0), xytext=(x0-.4*x0, y0+.4*y0),
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=-0.5'))

为了清楚起见，沿线书写似乎会更加清晰，但是对于垂直线或交叉线，这将难以阅读，并且定位灵活性较小。就我个人而言，我不推荐这个标题，因为读者希望在这个位置看到情节的实际标题或主题，但这可能是最容易做到的，因为它不需要其他参数来设置它的位置。

Answer 2

你希望等式去哪里？把它放在标题上，例如：plt.title('$y=%3.7sx+%3.7s$'%(slope, intercept))。要将其放入情节中，请使用plot.text。