在 1 个图中绘制 2 个数据集 + MATPLOTLIB 中的线性回归

Plotting 2 data sets in 1 graph + linear regression in MATPLOTLIB

我是 Python 的新手并且有任何编程背景.. 我正在尝试为同一个 x 数据集绘制 2 个 y 数据集,使用 scipy 对其进行线性回归并获得 R^2 值。这就是我到目前为止的进展:

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as pl

from scipy import stats

#first order
'''sin(Δθ)'''
y1 = [-0.040422445,-0.056402365,-0.060758191]
#second order
'''sin(Δθ)'''
y2 = [-0.083967708, -0.107420964, -0.117248521]
''''λ, theo (nm)'''
x= [404.66, 546.07, 579.06]
pl.title('Angular displacements vs. Theoretical wavelength')
pl.xlabel('theoretical λ (in nm)')
pl.y1label('sin(Δθ) of 1st order images')
pl.y2label('sin(Δθ) of 2nd order images')
plot1 = pl.plot(x, y1, 'r')
plot2 = pl.plot(x, y2, 'b')
pl.legend([plot1, plot2], ('1st order images', '2nd order images'), 'best', numpoints=1)
slope1, intercept1, r_value1, p_value1, std_err1 = stats.linregress(x,y1)
slope2, intercept2, r_value2, p_value2, std_err2 = stats.linregress(x,y2)
print "r-squared:", r_value1**2
print "r-squared:", r_value2**2
pl.show()

...我没有得到任何情节,我得到了错误: "UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xce in position 12: ordinal not in range(128)"

我不明白。有人可以帮忙告诉我我的代码有什么问题吗?谢谢你

此代码中存在多个错误。

  1. 你不能简单地在情节标签和标题中输入希腊字母,这里 你是怎么做到的:

    pl.xlabel(r'theoretical $\lambda$ (in nm)')
    
  2. y1labely2label 不是 pl 模块的 objects

  3. 在Python中,# blah blah不同于'''blah blah'''。第一个是注释,第二个是表达式。您可以将第二个分配给变量 (a = '''blah blah'''),但不能将第一个分配给变量:a = # blah blah 会产生 SyntaxError。

这是一个应该有效的代码:

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as pl
from scipy import stats

y1 = [-0.040422445,-0.056402365,-0.060758191]
y2 = [-0.083967708, -0.107420964, -0.117248521]
x= [404.66, 546.07, 579.06]

pl.title('Angular displacements vs. Theoretical wavelength')
pl.xlabel(r'theoretical $\lambda$ (in nm)')
pl.ylabel(r'sin($\Delta\theta$)')

y1label = '1st order images'
y2label = '2nd order images'

plot1 = pl.plot(x, y1, 'r', label=y1label)
plot2 = pl.plot(x, y2, 'b', label=y2label)

pl.legend()

slope1, intercept1, r_value1, p_value1, std_err1 = stats.linregress(x,y1)
slope2, intercept2, r_value2, p_value2, std_err2 = stats.linregress(x,y2)
print "r-squared:", r_value1**2
print "r-squared:", r_value2**2

pl.show()