第十四周作业 Jupyter

第十四周作业 Jupyter_第1张图片

python3.5如何安装statsmodels包?

第十四周作业 Jupyter_第2张图片
第十四周作业 Jupyter_第3张图片
import numpy as np
import seaborn
import statsmodels.api as sma
import pandas

seaborn.set_context("talk")
anascombe = pandas.read_csv('anscombe.csv')
l=0
r=11
for i in range(4):
    xi = anascombe.x[l:r].values
    yi = anascombe.y[l:r].values
    mean_xi = np.mean(xi)
    mean_yi = np.mean(yi)
    var_xi = np.var(xi)
    var_yi = np.var(yi)
    coefxy = np.corrcoef(xi,yi)[0][1]
    tmp = sma.add_constant(xi)
    model = sma.OLS(yi,tmp)
    rst = model.fit()
    params = rst.params
    print('mean_x'+str(i+1),': ',mean_xi)
    print('mean_y'+str(i+1),': ',mean_yi)
    print('varx'+str(i+1),': ',var_xi)
    print('vary'+str(i+1),': ',var_yi)
    print('coef_xy: ',coefxy)
    print('linear regression line y=',params[0],'+',params[1],'*x')
    print()
    l += 11
    r += 11
第十四周作业 Jupyter_第4张图片


第十四周作业 Jupyter_第5张图片
import seaborn
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt

anascombe = pandas.read_csv('anscombe.csv')

seaborn.set(style='whitegrid')   #数据可视化
graph = seaborn.FacetGrid(anascombe,col='dataset',hue='dataset',size=3)
graph.map(plt.scatter,'x','y')
plt.show()
第十四周作业 Jupyter_第6张图片

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