我正在尝试拟合xlog线性回归。我使用Seaborn regplot来绘制拟合,它看起来像一个很好的拟合(绿色线条)。然后,因为regplot不提供系数。我使用stats.linregress来找出系数。但是,所绘制线条(紫色)与Seaborn regplot中的拟合不匹配。我还使用了统计模型来获得与线路出口输出匹配的系数。有没有更好的方法来获得与regplot线匹配的系数。我无法重现Seaborn regplot线。我需要系数来报告模型的拟合。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import st
我正在分析,并在花瓣宽度和花瓣长度之间绘制了一个散射图。为了制作情节,我使用了以下代码:
# First, we'll import pandas, a data processing and CSV file I/O library
import pandas as pd
# We'll also import seaborn, a Python graphing library
import warnings # current version of seaborn generates a bunch of warnings that we'll ignore
wa
我在绘制本应是简单的散点图时遇到了麻烦。我在我的pandas数据框中绘制了两个比较列,但我想按X散点和Y散点对散点图进行着色。所以X散射将是红色的,Y散射将是黑色的。 以下是我到目前为止所做的工作的一小段。这是用sns.lmplot实现的,但我也尝试过用sns.scatterplot实现。 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
x=df_layer10s2['xco2'].values
y=df_layer10s2['xco2_part'].values
col = (if x then 'r', e
我正在尝试使用seaborn线性模型图绘制随时间变化的值的图,但我得到了错误
TypeError: invalid type promotion
我读到不可能绘制熊猫date对象,但这似乎真的很奇怪,因为海运需要你传递一个熊猫DataFrame到plot。
下面是一个简单的例子。有人知道我怎么才能让它工作吗?
import pandas as pd
import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)
import matplotlib.pyplot as plt
date = ['1975-12-03','2008-08-
我试图绘制我的神经网络的实际值和预测值,这是我用keras创建的。
我到底想要的是我的数据散乱,并有最好的拟合曲线的培训和测试数据集?
以下是代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from matplotlib import pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import os
#Load the data