Después de consultar con especialistas en esta materia, programadores de varias ramas y maestros dimos con la solución al problema y la plasmamos en este post.
Solución:
Muchas de estas soluciones se centran en agregar una línea al gráfico que se ajuste a los datos. Aquí hay una solución simple para agregar una línea arbitraria a la gráfica basada en una pendiente y una intersección.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def abline(slope, intercept):
"""Plot a line from slope and intercept"""
axes = plt.gca()
x_vals = np.array(axes.get_xlim())
y_vals = intercept + slope * x_vals
plt.plot(x_vals, y_vals, '--')
Sé que esta pregunta tiene un par de años, pero como no hay una respuesta aceptada, agregaré lo que me funcione.
Podría trazar los valores en su gráfico y luego generar otro conjunto de valores para las coordenadas de la línea de mejor ajuste y trazarlo sobre su gráfico original. Por ejemplo, vea el siguiente código:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Some dummy data
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 3, 2, 5, 7, 9]
# Find the slope and intercept of the best fit line
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)
# Create a list of values in the best fit line
abline_values = [slope * i + intercept for i in x]
# Plot the best fit line over the actual values
plt.plot(x, y, '--')
plt.plot(x, abline_values, 'b')
plt.title(slope)
plt.show()
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
Y = np.array([1.1,1.9,3.0,4.1,5.2,5.8,7])
scatter (X,Y)
slope, intercept = np.polyfit(X, Y, 1)
plot(X, X*slope + intercept, 'r')
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