1. 打开数据，图形 -> 图表构建器… 2. 在图表构建器的 图库 中选择 散点图/点图 将矩阵散点图模板拖入绘图展示区，如图所示： 3. 从变量中选择要对比分析的变量，将其拖入绘图展示的下方，单击确定，如图所示： 4. 默认绘制的图形会存在一些问题，如图所示，纵轴 ...

这些功能Excel上都有，原理一模一样，现在需要C#的实现代码；各函数的线性拟合，相关系数、截距为0（即强制过原点）等等 源码：https://download.csdn.net/download/a1062484747/15769519 相关系数R²的公式引用：http ...

${初等行变换不改变列向量组的线性关系}$ 列向量组之间的线性关系可以通过： $\sum_{i=1}^n a_ix_i=0$ 中系数$x_i$的情况表达，即 $Ax=0$ 的解的情况，线性相关等价于有非零解，线性无关等价于只有0解； 而初等行变换不改变解，因此$a_i$的线性关系在初等 ...

1. 线性关系数据可视化 lmplot( ) 2. 时间线图表 sns. tsplot( ) 一个变量里边有10个变量，每个变量里边有31个观测值 ...

之前的文章中都是给大家写的变量间线性关系的做法，包括回归和广义线性回归，变量间的非线性关系其实是很常见的，今天给大家写写如何拟合论文中常见的非线性关系。包括多项式回归Polynomial regression和样条回归Spline regression。 多项式回归 首先看一个二次项拟合的例子 ...

python能画的图种类非常多，而且看上去都很好看，具体种类部分可参看：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html#matplotlib.pyplot.figure 这里主要是探索下散点图绘制。 1. ...

最近开始学习python编程，遇到scatter函数，感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下： 1、scatter函数原型 2、其中散点的形状参数marker如下： 3、其中颜色参数c如下: 4、基本的使用方法 ...

刚开始接触Python，照着例子写的代码，百度注释的。 ...