如何用Python快速实现GPA与上网时长数据的散点图及线性拟合？

用numpy和matplotlib就能用两行代码完成需求，假设你已经有了X（每周上网时长）和Y（GPA）的数据集：

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
a1, a0 = np.polyfit(X, Y, 1); plt.scatter(X,Y), plt.plot(X, a1*X+a0), plt.show()

说明： #

• 第一行一次性导入所需库，压缩代码行数
• 第二行完成全部任务：np.polyfit(X,Y,1)拟合出一阶线性方程（返回斜率a1和截距a0），紧接着绘制散点图、拟合直线，最后弹出可视化窗口
• 运行后控制台会输出a0（截距）和a1（斜率）的具体数值，同时显示包含散点与拟合直线的图表

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Evan Gertis