如何绘制超过127或128的散点图和回归线？

Question

我正在尝试制作一个简单的散点图并覆盖一个简单的回归。无论如何，所有x，y点都以散射形式绘制，如预期的那样。大。我的问题是，如果N> 127，则绘制所有（x，y）点，但回归线不会从min（x）延伸到max（x）。回归线应该从左侧（到min（x））一直延伸到max（x）。这里发生了什么，我该如何解决？

fig1, ax1 = plt.subplots(1,1)
N=128
x=np.random.rand(N)
y=np.random.rand(N) 
fit = np.polyfit(x,y,1) 
fit_fn = np.poly1d(fit)
ya=fit_fn(x)
ax1.plot(x,y, 'bo',x, ya,'-k')

我注意到如果我将最后一行更改为

ax1.plot(x,y, 'bo',x, ya,'-ko')

然后所有点都会绘制，但这不是我想要的，因为这给了我一个x，ya而不是一条线的散点图。

Answer 1

我现在明白了。我不太确定为什么会发生这种情况，但有一种解决方法。这会产生相同的结果吗？ （见下文）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig1, ax1 = plt.subplots(1,1)

#distribute N random points in interval [0,1>
N=300
x=np.random.rand(N)
y=np.random.rand(N)

#get fit information
fit = np.polyfit(x,y,1) 
fit_fn = np.poly1d(fit)

#extend fitted line interval to make sure you
#get min and max on x axis
current = np.arange(min(x), max(x), 0.01)
current_fit = np.polyval(fit_fn, current)

#you can extend it even, default is color blue
future = np.arange(min(x)-0.5, max(x)+0.5, 0.01)
future_fit = np.polyval(fit_fn, future)

#plot
ax1.plot(x,y, 'bo')
ax1.plot(current, current_fit, "-ko")
ax1.plot(future, future_fit)

plt.show()