有没有一种方法可以垂直拉伸散点图并拟合其中的回归曲线？

Question

我有一个具有4977行x 227列的以下格式的数据帧，最后一列是'STDEV'

 data = {'TCTN':['101', '102', '103', '104'], '0':[626, 866, 1, 474] , '1':[485,182,290,1367], '2':[1985,555,626,8], 'STDEV':[5911,6040,5974,6062]} 

我在“ TCTN”列和“ STDEV”列的值之间创建了一个散点图，即与特定TCTN编号相对应的所有列的标准偏差：

p=plt.scatter(df3['STDEV'].values, df3['TCTN'].values)

我想使用以下方法增加图的figsize，以使数据点更加清晰：

p=plt.scatter(df3['STDEV'].values, df3['TCTN'].values,figsize=(10,10))

但是我得到 AttributeError：“ PathCollection”对象没有属性“ figsize”

此外，我想在值5000-70000之间扩展x轴，以便尝试拟合某种回归曲线。请帮帮我

Answer 1

对于大小，您可以添加以下行：

plt.figure(figsize=(10, 10))

完整代码：

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.xlim(5000,7000)
p=plt.scatter(df3['STDEV'].values, df3['TCTN'].values)

尽管对我来说，这还不是很清楚，但是你是否用expand the x-axis between 5000-7000来表示