python Как построить линию разброса и регрессии с более чем 127 или 128?

Question

Я пытаюсь сделать простой разброс, а также наложить простой регресс. Все x, y указывают на график в форме рассеяния, как и ожидалось, независимо от того, что. Отлично. Моя проблема в том, что если N> 127, то все точки (x, y) построены, но линия регрессии не простирается от min (x) до max (x). Линия регрессии должна полностью простираться от левой стороны (до min (x)) вплоть до max (x). Что здесь происходит и как я могу это исправить?

fig1, ax1 = plt.subplots(1,1) 
N=128 
x=np.random.rand(N) 
y=np.random.rand(N) 
fit = np.polyfit(x,y,1) 
fit_fn = np.poly1d(fit) 
ya=fit_fn(x) 
ax1.plot(x,y, 'bo',x, ya,'-k') 

Я заметил, что если я изменю последнюю строку на

ax1.plot(x,y, 'bo',x, ya,'-ko') 

тогда все сюжетные, но это не то, что я хочу, так как это дает мне график рассеяния для х, я вместо того, чтобы линии.

Answer 1

я получаю сейчас. Я не совсем уверен, почему так происходит, но вокруг есть способ. Получает ли это тот же результат? (См шахта ржали)

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
fig1, ax1 = plt.subplots(1,1) 

#distribute N random points in interval [0,1> 
N=300 
x=np.random.rand(N) 
y=np.random.rand(N) 

#get fit information 
fit = np.polyfit(x,y,1) 
fit_fn = np.poly1d(fit) 

#extend fitted line interval to make sure you 
#get min and max on x axis 
current = np.arange(min(x), max(x), 0.01) 
current_fit = np.polyval(fit_fn, current) 

#you can extend it even, default is color blue 
future = np.arange(min(x)-0.5, max(x)+0.5, 0.01) 
future_fit = np.polyval(fit_fn, future) 

#plot 
ax1.plot(x,y, 'bo') 
ax1.plot(current, current_fit, "-ko") 
ax1.plot(future, future_fit) 

plt.show()