Я хочу иметь линейное соответствие для двух наборов данных и сравнивать их друг с другом. Вот что я попробовал:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#import data from excel
df = pd.read_csv(r"**filename.csv")
print(df)
#Arranging the values in an array
x = df.iloc[:,1].values.reshape(-1,1)
y = df.iloc[:,2].values.reshape(-1,1)
a = df.iloc[:,3].values.reshape(-1,1)
b = df.iloc[:,4].values.reshape(-1,1)
#Do a Scatter Plot
Run1 = plt.scatter(x,y, color='r', marker="*", label="P6hrT10")
Run2 = plt.scatter(a,b, color='b', marker='o', label="P6hrT100")
plt.legend(handles=[Run1, Run2])
#Making the superscript in the label
plt.xlabel("Drainage Area $\mathregular{(km^2}$)")
plt.ylabel("Peak Discharge $\mathregular{(m^3}$/s)")
#Import LinearRegression
from sklearn.linear_model import LinearRegression
#Perform linear regression
lr = LinearRegression()
lr.fit(x,y)
lr.fit(a,b)
Y_pred=lr.predict(x)
Y_pred2=lr.predict(a)
LR1 = plt.plot(x,Y_pred,color='red')
LR2 = plt.plot(a,Y_pred2,color='green')
plt.show()
Мои проблемы с этим кодом: он показывает мне только один набор линейной регрессии. Вот так выглядит моя картинка