本段代码展示了如何使用Python进行数据可视化，具体包括创建一个包含线性回归最佳拟合线的散点图。通过matplotlib和scikit-learn库实现。适合数据分析入门学习。
以下是使用Python绘制带有线性回归最佳拟合线的散点图的代码示例：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 示例数据集
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 6, 5]
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
def linreg(x,b):
return slope * x + intercept
# 创建散点图
plt.scatter(x,y)
# 添加回归线
plt.plot(x,[linreg(i,slope) for i in x])
plt.show()
```
这段代码使用了`matplotlib.pyplot`和`scipy.stats`库来绘制数据的散点图以及基于给定数据集计算出的最佳拟合直线。首先定义了一组示例数据，并通过调用`stats.linregress()`函数得到线性回归模型的各项参数，然后利用这些参数画出了最佳拟合线。最后使用matplotlib显示了整个图表。
5星
