Как использовать функцию abline в Matplotlib

Функция abline в R может использоваться для добавления прямой линии на график.

К сожалению, этой функции нет в Matplotlib, но мы можем определить следующую функцию для репликации функции abline в Python:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def abline (slope, intercept):
 axes = plt.gca ()
 x_vals = np.array (axes. get_xlim ())
 y_vals = intercept + slope \* x_vals
 plt.plot (x_vals, y_vals, '--')

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующими пандами DataFrame:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': [1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 10, 11],
 'y': [13, 14, 17, 12, 23, 24, 25, 25, 24, 28, 32, 33, 35, 40]})

#view first five rows of DataFrame
df.head ()

 x y
0 1 13
1 1 14
2 2 17
3 3 12
4 4 23

Пример 1. Использование abline для построения горизонтальной линии

Мы можем использовать следующий код для построения горизонтальной линии с помощью функции abline , определенной ранее:

#create scatterplot
plt.scatter (df.x , df.y )

#add horizontal line at y=30
abline( 0 , 30 ) 

Результатом является горизонтальная линия при y=30.

Пример 2. Использование аблайна для построения линии с заданным наклоном и точкой пересечения

Мы можем использовать следующий код для построения прямой линии с наклоном 3 и точкой пересечения 15 :

#create scatterplot
plt.scatter (df.x , df.y )

#add straight line with slope=3 and intercept=15
abline( 3 , 15 ) 

В результате получается прямая линия с наклоном 3 и точкой пересечения 15.

Пример 3. Использование abline для построения линии регрессии

Мы можем использовать следующий код для построения линии регрессии с функцией abline , определенной ранее:

#calculate slope and intercept of regression line
slope = np.polyfit (df.x , df.y ,1)[ 0 ]
intercept = np.polyfit (df.x , df.y ,1)[ 1 ]

#create scatterplot
plt.scatter (df.x , df.y )

#add regression line
abline(slope, intercept) 

В результате получается подобранная линия регрессии, которая проходит непосредственно через точки на графике.

Примечание.Полную документацию по функции polyfit в NumPy можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как суммировать определенные столбцы в Pandas
Как суммировать столбцы на основе условия в Pandas
Как рассчитать обратную кумулятивную сумму в Pandas