Python 是一種十分強(qiáng)大的編程語言，因其簡潔易學(xué)、高效方便而在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得越來越大的影響。在數(shù)據(jù)分析中，我們經(jīng)常需要將數(shù)據(jù)集可視化，而線性擬合是一種基礎(chǔ)的分析方法，可以用 Python 畫出線性擬合圖表。

# 導(dǎo)入所需包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 創(chuàng)建一些數(shù)據(jù)
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1.5, 3, 4.5, 6, 7.5])
# 用 polyfit 方法進(jìn)行線性擬合
m, b = np.polyfit(x, y, 1)
# 繪制數(shù)據(jù)點(diǎn)和擬合線
plt.plot(x, y, 'o')
plt.plot(x, m*x+b)
plt.show()

通過上述代碼可以看出，我們先使用 numpy 包創(chuàng)建了 x 和 y 兩個數(shù)組，然后使用 polyfit 方法進(jìn)行線性擬合，其中參數(shù) 1 代表擬合的為一次方程。接下來我們使用 matplotlib 包來畫出擬合曲線和數(shù)據(jù)點(diǎn)的圖表，并使用 plt.show() 顯示。

繪制完成的線性擬合圖表可以明顯看出數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合效果，如果想要更精細(xì)的結(jié)果，還可以調(diào)整參數(shù)，如設(shè)置線條類型、點(diǎn)的大小、顏色等。