python - 尝试绘制二次回归，得到多条线

Question

我正在使用 ipython 演示 numpy 中不同类型的回归，到目前为止，我已经能够毫无困难地绘制简单的线性回归。现在，当我继续对数据进行二次拟合并绘制它时，我没有得到二次曲线，而是得到许多线。这是我正在运行的产生问题的代码:

import numpy
from numpy import random
from matplotlib import pyplot as plt
import math

# Generate random data
X = random.random((100,1))
epsilon=random.randn(100,1)
f = 3+5*X+epsilon

# least squares system
A =numpy.array([numpy.ones((100,1)),X,X**2])
A = numpy.squeeze(A)
A = A.T
quadfit = numpy.linalg.solve(numpy.dot(A.transpose(),A),numpy.dot(A.transpose(),f))

# plot the data and the fitted parabola
qdbeta0,qdbeta1,qdbeta2 = quadfit[0][0],quadfit[1][0],quadfit[2][0]
plt.scatter(X,f)
plt.plot(X,qdbeta0+qdbeta1*X+qdbeta2*X**2)
plt.show()

我得到的是这张图片(放大以显示问题):

您可以看到，我没有一条适合数据的抛物线，而是有大量单独的线在做一些我不确定的事情。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您的X是随机排序的，因此它不是一组很好的用于绘制连续线的x值，因为它必须自身加倍。我猜你可以对它进行排序，但是说实话，我只是创建一个新的 x 坐标数组并使用它们:

plt.scatter(X,f)
x = np.linspace(0, 1, 1000)
plt.plot(x,qdbeta0+qdbeta1*x+qdbeta2*x**2)

给我