Create a python script that, when given a set of x and y data points, provides a linear regression and curve fit. then displays the curve.
system
Crie um script python que, quando recebido um conjunto de pontos de dados X e Y, fornece uma regressão linear e um ajuste da curva.Em seguida, exibe a curva.
user
Sem problemas!Aqui está o código que fornece regressão linear de um conjunto de pontos de dados e executa uma curva ajustada aos dados:

importar numpy como np
importar matplotlib.pyplot como pLT

# Gere dados de amostra
x_data = np.linspace (0, 10, 50)
y_data = 2 * x_data + 1 + np.random.normal (0, 1, size = x_data.shape)

# Execute regressão linear
regression_params = np.polyfit (x_data, y_data, 1)

# Execute o ajuste da curva
fit_params = np.polyfit (x_data, y_data, 2)

# Gere pontos para a curva ajustada
x_fit = np.linspace (0, 10, 100)
y_fit = np.polyval (fit_params, x_fit)

# Plote os dados originais, a linha de regressão e a curva ajustada
plt.scatter (x_data, y_data, etiqueta = 'dados')
plt.plot (x_data, np.polyval (regression_params, x_data), 'r-', etiqueta = 'regressão linear')
plt.plot (x_fit, y_fit, 'g-', etiqueta = 'fit curve')
plt.xlabel ('x')
plt.ylabel ('y')
PLT.LEGEND ()
plt.grid (true)
plt.show ()

Aqui, podemos ver os dados de dados de dados X e Y sendo criados criando duas matrizes de números aleatórios, e depois o ajuste da curva e a regressão linear usando a função "np.polyfit".Finalmente, o código exibe os resultados usando "matploit.pyplot" como "PLT".
assistant
<|system|>
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<|user|>
Crie um script python que, quando recebido um conjunto de pontos de dados X e Y, fornece uma regressão linear e um ajuste da curva.Em seguida, exibe a curva.</s>
<|assistant|>
Sem problemas!Aqui está o código que fornece regressão linear de um conjunto de pontos de dados e executa uma curva ajustada aos dados:

importar numpy como np
importar matplotlib.pyplot como pLT

# Gere dados de amostra
x_data = np.linspace (0, 10, 50)
y_data = 2 * x_data + 1 + np.random.normal (0, 1, size = x_data.shape)

# Execute regressão linear
regression_params = np.polyfit (x_data, y_data, 1)

# Execute o ajuste da curva
fit_params = np.polyfit (x_data, y_data, 2)

# Gere pontos para a curva ajustada
x_fit = np.linspace (0, 10, 100)
y_fit = np.polyval (fit_params, x_fit)

# Plote os dados originais, a linha de regressão e a curva ajustada
plt.scatter (x_data, y_data, etiqueta = 'dados')
plt.plot (x_data, np.polyval (regression_params, x_data), 'r-', etiqueta = 'regressão linear')
plt.plot (x_fit, y_fit, 'g-', etiqueta = 'fit curve')
plt.xlabel ('x')
plt.ylabel ('y')
PLT.LEGEND ()
plt.grid (true)
plt.show ()

Aqui, podemos ver os dados de dados de dados X e Y sendo criados criando duas matrizes de números aleatórios, e depois o ajuste da curva e a regressão linear usando a função "np.polyfit".Finalmente, o código exibe os resultados usando "matploit.pyplot" como "PLT".</s>
