W3School TIY Editor

# 三行配置使编译器支持绘图功能： import sys import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats # 原始数据集： x = [89,43,36,36,95,10,66,34,38,20,26,29,48,64,6,5,36,66,72,40] y = [21,46,3,35,67,95,53,72,58,10,26,34,90,33,38,20,56,2,47,15] # 执行线性回归分析 # 斜率,截距,相关系数,p 值,标准误差： slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y) # 定义线性回归函数： def myfunc(x): return slope * x + intercept # y = kx + b # 生成回归线预测值： mymodel = list(map(myfunc, x)) # 绘制散点图和回归线： plt.scatter(x, y, label='原始数据') # 原始数据点 plt.plot(x, mymodel, color='red', label='回归线') # 回归直线 plt.legend() # 显示图例 plt.show() # 两行代码实现图形输出： plt.savefig(sys.stdout.buffer) sys.stdout.flush()