Bokeh HoloViews散点图的回归线

在本文中，我们将介绍如何在Bokeh和HoloViews中为散点图添加回归线。Bokeh是一个用于交互式数据可视化的Python库，而HoloViews则是基于Bokeh的高级可视化工具。

回归线是一条直线，用于表示散点图中的趋势或关联关系。它可以帮助我们更好地理解数据集中的模式和变化。

为了演示如何在Bokeh和HoloViews中为散点图添加回归线，我们将使用一个虚构的汽车销售数据集。该数据集包含了汽车的价格和里程数，我们将根据这些数据绘制散点图，并为其添加回归线。

首先，让我们导入所需的库和模块。

import pandas as pd
import numpy as np
import holoviews as hv
from holoviews import opts
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from bokeh.models import Slope
hv.extension('bokeh')

接下来，我们将创建一个虚构的汽车销售数据集。

np.random.seed(0)
n_samples = 100
price = np.random.randint(10000, 50000, n_samples)
mileage = np.random.randint(5000, 80000, n_samples)
data = pd.DataFrame({'Price': price, 'Mileage': mileage})

使用HoloViews，我们可以轻松地将数据集转换为散点图。

scatter_plot = hv.Points(data, ['Price', 'Mileage']).opts(size=6)
scatter_plot

通过运行上述代码，我们将得到一个显示汽车销售价格和里程数的散点图。

现在，让我们添加回归线到散点图中。

regression_line = hv.Curve(((data['Price'].min(), data['Price'].max()), (data['Mileage'].min(), data['Mileage'].max())))
scatter_plot * regression_line

通过将回归线添加到散点图中，我们可以更清楚地看到数据集中价格和里程数之间的趋势。

不过，这还不是真正的回归线，因为它只是一条连接数据集的最小和最大值的直线。为了获得更准确的回归线，我们需要使用线性回归模型来拟合数据。

X = data[['Mileage']]  # 自变量（里程数）
y = data['Price']  # 因变量（价格）

regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)

intercept = regressor.intercept_  # 截距
slope = regressor.coef_[0]  # 斜率

regression_line = hv.Curve(((data['Mileage'].min(), data['Mileage'].max()),
                            (slope * data['Mileage'].min() + intercept, slope * data['Mileage'].max() + intercept)))
scatter_plot * regression_line

通过使用LinearRegression模型，我们可以根据里程数预测汽车的价格，并绘制出回归线。

阅读更多：Bokeh 教程

总结

在本文中，我们介绍了如何在Bokeh和HoloViews中为散点图添加回归线。首先，我们创建了一个虚构的汽车销售数据集，并使用HoloViews将其转换为散点图。然后，我们展示了如何添加简单的回归线，以及如何使用线性回归模型拟合数据并绘制准确的回归线。通过使用Bokeh和HoloViews，我们可以轻松地创建具有回归线的交互式散点图，从而更好地理解和分析数据集中的趋势和关系。