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使用matplotlib实现二次回归直线的无缝连接

可以通过以下步骤完成:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
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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
  1. 绘制原始数据散点图:
代码语言:txt
复制
plt.scatter(x, y, label='Original Data', color='blue')
  1. 使用numpy的polyfit函数进行二次回归拟合:
代码语言:txt
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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
  1. 绘制拟合曲线:
代码语言:txt
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plt.plot(x_fit, y_fit, label='Quadratic Regression Line', color='red')
  1. 设置图例、标题和坐标轴标签:
代码语言:txt
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plt.legend()
plt.title('Quadratic Regression')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
  1. 显示图形:
代码语言:txt
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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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