相关疑难解决方法(0)

我试图产生对我已经产生了散点图的线性回归,但是我的数据是在列表格式,所有的例子我能找到使用的polyfit要求使用arange.arange虽然不接受名单.我已经搜索了如何将列表转换为数组的高低,似乎没有什么是清楚的.我错过了什么吗？

接下来,我如何才能最好地使用整数列表作为输入polyfit？

这是我遵循的polyfit示例:

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() 

我如何绘制线性回归结果用于大熊猫的线性回归？

import pandas as pd
from pandas.stats.api import ols

df = pd.read_csv('Samples.csv', index_col=0)
control = ols(y=df['Control'], x=df['Day'])
one = ols(y=df['Sample1'], x=df['Day'])
two = ols(y=df['Sample2'], x=df['Day'])

我试过plot()但它没用.我想在一个图上绘制所有三个样本是否有任何pandas代码或matplotlib代码以这些摘要的格式的hadle数据？

无论如何,结果看起来像这样:

控制

------------------------Summary of Regression Analysis-------------------------

Formula: Y ~ <x> + <intercept>

Number of Observations:         7
Number of Degrees of Freedom:   2

R-squared:         0.5642
Adj R-squared:     0.4770

Rmse:              4.6893

F-stat (1, 5):     6.4719, p-value:     0.0516

Degrees of Freedom: model 1, resid 5

-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
      Variable       Coef    Std Err     t-stat    p-value …