W3School TIY Editor

# 三行配置使编译器支持绘图功能：

import sys

import matplotlib

matplotlib.use('Agg')

​

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy import stats

​

# 原始数据集：

x = [89,43,36,36,95,10,66,34,38,20,26,29,48,64,6,5,36,66,72,40]

y = [21,46,3,35,67,95,53,72,58,10,26,34,90,33,38,20,56,2,47,15]

​

# 执行线性回归分析

# 斜率,截距,相关系数,p 值,标准误差：

slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)

​

# 定义线性回归函数：

def myfunc(x):

    return slope * x + intercept  # y = kx + b

​

# 生成回归线预测值：

mymodel = list(map(myfunc, x))

​

# 绘制散点图和回归线：

plt.scatter(x, y, label='原始数据')  # 原始数据点

plt.plot(x, mymodel, color='red', label='回归线')  # 回归直线

plt.legend()  # 显示图例

plt.show()

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# 两行代码实现图形输出：

plt.savefig(sys.stdout.buffer)

sys.stdout.flush()