可以通过以下步骤完成:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-10, 10, 100) # 创建一个包含100个点的x轴数据
y = 2 * x ** 2 + 3 * x + 1 # 使用二次函数生成对应的y轴数据
plt.scatter(x, y, label='Original Data', color='blue')
coefficients = np.polyfit(x, y, 2) # 二次回归拟合,返回拟合系数
poly = np.poly1d(coefficients) # 根据拟合系数生成多项式对象
x_fit = np.linspace(-10, 10, 100) # 创建用于绘制拟合曲线的x轴数据
y_fit = poly(x_fit) # 根据拟合多项式计算对应的y轴数据
plt.plot(x_fit, y_fit, label='Quadratic Regression Line', color='red')
plt.legend()
plt.title('Quadratic Regression')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
这样就可以使用matplotlib实现二次回归直线的无缝连接了。
关于matplotlib的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品和文档:
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