如何在 matplotlib 图中扩展趋势线？

Question

Here is a part of the plot that I have

我需要创建将扩展到第三个的 TrendLine 这个情节的四分之一......我想不出任何解决方案。

import matplotlib.pyplot as plt
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')

x = [1, 8, 12, 20]
y = [1, 8.4, 12.5, 20]

fig = plt.figure(figsize=(20,20))
ax = fig.add_subplot()
ax.set_xlim(-30, 30)
ax.set_ylim(-20, 20)

plt.subplot().spines['left'].set_position('center')
plt.subplot().spines['bottom'].set_position('center')
plt.plot(x,y, 'b.', ms=20)
plt.minorticks_on()
ax.grid(True, which='both')
mean_line = ax.plot()
z = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(z)
plt.plot(x,p(x),"r--")

plt.show()

Answer 1

我不认为反向 x 和 y 可以完成这项工作，它仅限于通过 (0,0) 的 poly1d 我认为扩展方法应该是使用拟合线本身。

所以更通用的方法是扩展 x 并使用 poly1d(z) 来计算延长线。 z 是拟合线的描述，因此将 x 值输入 z 将绘制线。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')

x = [1, 8, 12, 20]
y = [1, 8.4, 12.5, 20]

# make an xx that with from -20 to 20
#xx =np.array(x)
#xx = sorted(np.concatenate((-xx, xx), axis=0))
xx = [-20, 20] # also work


fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set_xlim(-30, 30)
ax.set_ylim(-20, 20)

plt.subplot().spines['left'].set_position('center')
plt.subplot().spines['bottom'].set_position('center')
plt.subplot().spines['right'].set_color('none')
plt.subplot().spines['top'].set_color('none')


plt.plot(x,y, 'b.', ms=20)
plt.minorticks_on()
#ax.grid(True, which='both')
plt.subplot().grid(True, which='both')
mean_line = ax.plot()
z = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(z)

plt.plot(xx,p(xx),"r--")

plt.show()

如果您在 (0,0) 附近放大，您应该会看到它没有经过原点。

zoomed in near (0,0)

result image

Answer 2

我对趋势线没有任何经验，但我创建了具有不同符号的现有 x 和 y 值的组合，并绘制了以下图表。

import matplotlib.pyplot as plt
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')

x = [1, 8, 12, 20]
y = [1, 8.4, 12.5, 20]

fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot()
ax.set_xlim(-30, 30)
ax.set_ylim(-20, 20)

plt.subplot().spines['left'].set_position('center')
plt.subplot().spines['bottom'].set_position('center')
plt.plot(x,y, 'b.', ms=20)
plt.minorticks_on()
ax.grid(True, which='both')
mean_line = ax.plot()

#  update
xx =np.array(x)
xx = sorted(np.concatenate((-xx, xx), axis=0))
yy =np.array(y)
yy = sorted(np.concatenate((-yy, yy), axis=0))

z = np.polyfit(xx, yy, 1)
p = np.poly1d(z)
plt.plot(xx,p(xx),"r--")

plt.show()