我希望能够通过视觉方式探索两个变量之间的关系。在密集的散点图中,这种关系的函数形式并不容易看出:
如何在Python中向散点图添加lowess平滑曲线?
或者您有什么其他建议来视觉探索非线性关系吗?
我尝试了以下方法,但它没有正常工作(参照 Michiel de Hoon的示例):
import numpy as np
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess
x = np.arange(0,10,0.01)
ytrue = np.exp(-x/5.0) + 2*np.sin(x/3.0)
# add random errors with a normal distribution
y = ytrue + np.random.normal(size=len(x))
plt.scatter(x,y,color='cyan')
# calculate a smooth curve through the scatter plot
ys = lowess(x, y)
_ = plt.plot(x,ys,'red',linewidth=1)
# draw the true values for comparison
plt.plot(x,ytrue,'green',linewidth=3)
编辑:
以下矩阵还包括低通平滑器(取自CV的这个问题):
![enter image description here](https://istack.dev59.com/HLkIu.webp)