我这样做:
from scipy.stats import linregress
slope, intercept, r_value, p_value, std_err =linregress(df_diesel['DEXUSAL'],df_diesel['price'])
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.title("linear regression on diesel price vs exchange")
plt.ylabel("price")
plt.xlabel("DEXUSAL")
line = [slope*xi + intercept for xi in df_diesel['DEXUSAL']]
plt.plot(df_diesel['DEXUSAL'],line,'r-', linewidth=3)
plt.scatter(df_diesel['DEXUSAL'], df_diesel['price'])
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()Dataframe是这样的:
> DATE DEXUSAL Fuel price 1543795200000000000 0.736柴油1529
1543795200000000000 0.736柴油1599
1543795200000000000 0.736柴油1457
1543795200000000000 0.736柴油1559
1543795200000000000 0.736柴油1479
有图的结果,但是没有回归线?
另外,当我这样做的时候:
x = 0.75
y = slope * (x) + intercept
y它也有一个奇怪的结果。
如何解决这个问题?
发布于 2019-01-20 16:07:13
@AAlex,你在X轴上使用'DEXUSAL‘进行线性回归,在你的例子中DataFrame至少都是相同的值。所以SciPy函数被零除了。
因此,您有一个slope = nan和intercept = nan (nan意味着不是一个数字),这就是它不绘制它的原因。因此,斜率是inf和截取-inf

下一次在屏幕上显示每个值,你可能会猜到它到底发生了什么。
https://stackoverflow.com/questions/54273910
复制相似问题