Скачать с ютуб How to make scatter plot with trendline and stats in python в хорошем качестве
How to make scatter plot with trendline and stats in python
1 год назад
python
matplotlib
scipy
linear regression in python
linear regression python
r-squared python
slope intercept python
r value python
p value python
line of best fit python
trendline python
linear trendline python
equation of trendline python
scatter plot with trendline python
plot with linear trend line python
chart with linear regression
line of best fit matplotlib
stats.linregress
scipy stats
scatter plot in python
plot with trendline R^2 p-value
Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruСкачать бесплатно How to make scatter plot with trendline and stats in python в качестве 4к (2к / 1080p)
У нас вы можете посмотреть бесплатно How to make scatter plot with trendline and stats in python или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Загрузить музыку / рингтон How to make scatter plot with trendline and stats in python в формате MP3:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
How to make scatter plot with trendline and stats in python
Get a chart with a linear regression line of best fit and the equation of the line, the r-squared value and the p-value.
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
x = np.array([2,4,5,7,10])
y = np.array([1,5,4,8,11])
plt.scatter(x,y)
slope, intercept, rvalue, pvalue, stderr = stats.linregress(x,y)
plt.plot(x,slope*x+intercept)
plt.annotate("y=%.3fx+%.3f
R$^2$=%.3f
p=%.3f"%(slope,intercept,rvalue**2,pvalue),xy=(0.15,0.7),xycoords='figure fraction')
plt.show()
Comments
