我试着为波士顿数据集拟合OLS.我的图表如下所示.
如何在直线上方或图表中的某个地方注释线性回归方程？如何用Python打印公式？
我对这个地区相当陌生.目前正在探索python.如果有人能帮助我，这会加快我的学习速度.
非常感谢！
我也试过了.
我的问题是——如何在方程式格式的图表中注释上述内容？
推荐答案
可以使用线性拟合系数制作图例，如本例所示:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
tips = sns.load_dataset("tips")
# get coeffs of linear fit
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(tips['total_bill'],tips['tip'])
# use line_kws to set line label for legend
ax = sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, color='b',
line_kws={'label':"y={0:.1f}x+{1:.1f}".format(slope,intercept)})
# plot legend
ax.legend()
plt.show()
如果使用更复杂的拟合功能，可以使用latex notification:https://matplotlib.org/users/usetex.html
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