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如何用 3d 平面绘制多元线性回归。
我试过这个问题。
我使用了 plot()
和 plot_surface()
,但它不正确。
我认为绘制的多重线性必须是 3d 平面。
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from pandas.io.parsers import read_csv
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
data = read_csv('price data2.csv', sep=',')
xy = np.array(data, dtype=np.float32)
x_data = xy[0:500, 1:-1]
y_data = xy[0:500, [-1]]
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 2])
Y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
W = tf.Variable(tf.random_normal([2, 1]), name="weight")
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="bias")
hypothesis = X[0] * W[0] + X[1] * W[1] + b
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - Y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.0001)
train = optimizer.minimize(cost)
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for step in range(500):
cost_, hypo_, _ = sess.run([cost, hypothesis, train], feed_dict={X: x_data, Y: y_data})
plt.plot(x_data[:, 1], x_data[:, 0], sess.run(W)[0] * x_data[:, 0] + sess.run(W)[1] * x_data[:, 1] + sess.run(b))
#fail
#x0, x1 = np.meshgrid(x_data[:, 0], x_data[:, 1])
#ax.plot_surface(x1, x0, y_data)
plt.show()
最佳答案
这是制作 3D 散点图、3D 曲面图和等高线图的示例 Python 代码。您可以通过按住鼠标按钮并拖动绘图来旋转 3D 图像。此示例使用平面方程,但方程不一定是平面的。
import numpy, scipy, scipy.optimize
import matplotlib
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm # to colormap 3D surfaces from blue to red
import matplotlib.pyplot as plt
graphWidth = 800 # units are pixels
graphHeight = 600 # units are pixels
# 3D contour plot lines
numberOfContourLines = 16
def SurfacePlot(func, data, fittedParameters):
f = plt.figure(figsize=(graphWidth/100.0, graphHeight/100.0), dpi=100)
matplotlib.pyplot.grid(True)
axes = Axes3D(f)
x_data = data[0]
y_data = data[1]
z_data = data[2]
xModel = numpy.linspace(min(x_data), max(x_data), 20)
yModel = numpy.linspace(min(y_data), max(y_data), 20)
X, Y = numpy.meshgrid(xModel, yModel)
Z = func(numpy.array([X, Y]), *fittedParameters)
axes.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, linewidth=1, antialiased=True)
axes.scatter(x_data, y_data, z_data) # show data along with plotted surface
axes.set_title('Surface Plot (click-drag with mouse)') # add a title for surface plot
axes.set_xlabel('X Data') # X axis data label
axes.set_ylabel('Y Data') # Y axis data label
axes.set_zlabel('Z Data') # Z axis data label
plt.show()
plt.close('all') # clean up after using pyplot or else thaere can be memory and process problems
def ContourPlot(func, data, fittedParameters):
f = plt.figure(figsize=(graphWidth/100.0, graphHeight/100.0), dpi=100)
axes = f.add_subplot(111)
x_data = data[0]
y_data = data[1]
z_data = data[2]
xModel = numpy.linspace(min(x_data), max(x_data), 20)
yModel = numpy.linspace(min(y_data), max(y_data), 20)
X, Y = numpy.meshgrid(xModel, yModel)
Z = func(numpy.array([X, Y]), *fittedParameters)
axes.plot(x_data, y_data, 'o')
axes.set_title('Contour Plot') # add a title for contour plot
axes.set_xlabel('X Data') # X axis data label
axes.set_ylabel('Y Data') # Y axis data label
CS = matplotlib.pyplot.contour(X, Y, Z, numberOfContourLines, colors='k')
matplotlib.pyplot.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) # labels for contours
plt.show()
plt.close('all') # clean up after using pyplot or else thaere can be memory and process problems
def ScatterPlot(data):
f = plt.figure(figsize=(graphWidth/100.0, graphHeight/100.0), dpi=100)
matplotlib.pyplot.grid(True)
axes = Axes3D(f)
x_data = data[0]
y_data = data[1]
z_data = data[2]
axes.scatter(x_data, y_data, z_data)
axes.set_title('Scatter Plot (click-drag with mouse)')
axes.set_xlabel('X Data')
axes.set_ylabel('Y Data')
axes.set_zlabel('Z Data')
plt.show()
plt.close('all') # clean up after using pyplot or else thaere can be memory and process problems
def func(data, a, b, c):
x = data[0]
y = data[1]
return (a * x) + (y * b) + c
if __name__ == "__main__":
xData = numpy.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0])
yData = numpy.array([11.0, 12.1, 13.0, 14.1, 15.0, 16.1, 17.0, 18.1, 90.0])
zData = numpy.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7, 8.0, 9.9])
data = [xData, yData, zData]
initialParameters = [1.0, 1.0, 1.0] # these are the same as scipy default values in this example
# here a non-linear surface fit is made with scipy's curve_fit()
fittedParameters, pcov = scipy.optimize.curve_fit(func, [xData, yData], zData, p0 = initialParameters)
ScatterPlot(data)
SurfacePlot(func, data, fittedParameters)
ContourPlot(func, data, fittedParameters)
print('fitted prameters', fittedParameters)
modelPredictions = func(data, *fittedParameters)
absError = modelPredictions - zData
SE = numpy.square(absError) # squared errors
MSE = numpy.mean(SE) # mean squared errors
RMSE = numpy.sqrt(MSE) # Root Mean Squared Error, RMSE
Rsquared = 1.0 - (numpy.var(absError) / numpy.var(zData))
print('RMSE:', RMSE)
print('R-squared:', Rsquared)
关于python - 如何用 3d flat 绘制多元线性回归,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56204451/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!