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要绘制带有回归线的散点图，可以使用Matplotlib中的matplotlib.pyplot.scatter函数绘制散点图，以及numpy.polyfit函数来拟合回归线。
以下是一个示例代码，演示如何使用Matplotlib绘制带有回归线的散点图：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 np.random.seed(0) x = np.random.rand(100) y = 2 * x + np.random.normal(0, 0.1, 100) # 使用polyfit函数拟合回归线 coefficients = np.polyfit(x, y, 1) # 1表示一次多项式，即一条直线 poly = np.poly1d(coefficients) trendline = poly(x) # 绘制散点图和回归线 plt.scatter(x, y, label='Data points') plt.plot(x, trendline, color='red', label='Regression line') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend() plt.show() 运行以上代码将得到一个带有回归线的散点图。可以根据需要调整数据生成的方式、回归线的阶数等来适应不同的场景。
