Question

我是Python新手，有任何编程背景...... 我试图为同一个x数据集绘制y的2个数据集，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方式：

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，我得到错误： “UnicodeDecodeError：'ascii'编解码器无法解码位置12的字节0xce：序数不在范围内（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youuu

Answer 1

此代码中存在多个错误。

这里不能简单地在情节标签和标题中键入希腊字母你是如何做到的：
```
pl.xlabel(r'theoretical $\lambda$ (in nm)')
```
y1label和y2label不是pl模块的对象
在Python中，# blah blah与'''blah blah'''不同。第一个是评论，第二个是表达。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()

在1图中绘制2个数据集+在MATPLOTLIB中绘制线性回归

1 个答案: