Matplotlib / numpy के साथ रैखिक प्रतिगमन

Question 1

मैं एक बिखरे हुए भूखंड पर एक रेखीय प्रतिगमन उत्पन्न करने की कोशिश कर रहा हूं जो मैंने उत्पन्न किया है, हालांकि मेरा डेटा सूची प्रारूप में है, और उन सभी उदाहरणों का उपयोग कर सकता हूं polyfitजिनके उपयोग की आवश्यकता है arange। arangeहालांकि सूचियों को स्वीकार नहीं करता है। मैंने किसी सूची को किसी सरणी में बदलने के बारे में उच्च और निम्न खोज की है और कुछ भी स्पष्ट नहीं है। क्या मैं कुछ भूल रहा हूँ?

निम्नलिखित पर, मैं इनपुट के रूप में पूर्णांक की अपनी सूची का उपयोग कैसे कर सकता हूं polyfit?

यहाँ पॉलीफ़िट उदाहरण मैं निम्नलिखित है:

from pylab import * 

x = arange(data) 
y = arange(data) 

m,b = polyfit(x, y, 1) 

plot(x, y, 'yo', x, m*x+b, '--k') 
show()

Question 2

arange सूचियाँ उत्पन्न करता है (अच्छी तरह से, सुन्न सरणियाँ); help(np.arange)विवरण के लिए टाइप करें। आपको इसे मौजूदा सूचियों पर कॉल करने की आवश्यकता नहीं है।

>>> x = [1,2,3,4]
>>> y = [3,5,7,9] 
>>> 
>>> m,b = np.polyfit(x, y, 1)
>>> m
2.0000000000000009
>>> b
0.99999999999999833

मुझे यह जोड़ना चाहिए कि मैं poly1d"m * x + b" और उच्च-क्रम समकक्षों को लिखने के बजाय यहां उपयोग करता हूं , इसलिए आपके कोड का मेरा संस्करण कुछ इस तरह दिखाई देगा:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4]
y = [3,5,7,10] # 10, not 9, so the fit isn't perfect

coef = np.polyfit(x,y,1)
poly1d_fn = np.poly1d(coef) 
# poly1d_fn is now a function which takes in x and returns an estimate for y

plt.plot(x,y, 'yo', x, poly1d_fn(x), '--k')
plt.xlim(0, 5)
plt.ylim(0, 12)

Question 3

यह कोड:

from scipy.stats import linregress

linregress(x,y) #x and y are arrays or lists.

निम्नलिखित के साथ एक सूची देता है:

ढलान:
प्रतिगमन रेखा
अवरोधन का फ्लोट ढलान: प्रतिगमन रेखा का फ्लोट
अवरोधन
r-value: फ्लोट
सहसंबंध गुणांक
p- मान:
एक परिकल्पना परीक्षण के लिए दो-तरफा पी-मान फ्लोट करें जिसकी सुस्त परिकल्पना यह है कि ढलान शून्य
stderr है: फ्लोट
अनुमान की मानक त्रुटि

स्रोत

Question 4

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy import stats

x = np.array([1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,5.5,6])
y = np.array([10.35,12.3,13,14.0,16,17,18.2,20,20.7,22.5])
gradient, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
mn=np.min(x)
mx=np.max(x)
x1=np.linspace(mn,mx,500)
y1=gradient*x1+intercept
plt.plot(x,y,'ob')
plt.plot(x1,y1,'-r')
plt.show()

इसे इस्तेमाल करो ..

Question 5

from pylab import * 

import numpy as np
x1 = arange(data) #for example this is a list
y1 = arange(data) #for example this is a list 
x=np.array(x) #this will convert a list in to an array
y=np.array(y)
m,b = polyfit(x, y, 1) 

plot(x, y, 'yo', x, m*x+b, '--k') 
show()

Question 6

एक और त्वरित और गंदा जवाब यह है कि आप अपनी सूची को उपयोग करके एक सरणी में बदल सकते हैं:

import numpy as np
arr = np.asarray(listname)