Python 如何在Matplotlib或Seaborn折线图中添加趋势线和显示公式？ 这是用散点图完成的。如果更改为折线图，如何操作

Seaborn软件包中是否有显示拟合表达式的函数？ 2.代码

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我是这样做的。这实际上是一个重复的问题。答案应该已经在stackoverflow上了

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#情节
plt.散射（x，y）
#趋势线
z=np.多边形拟合（x，y，1）
p=np.poly1d（z）
plt.绘图（x，p（x），“r-”）
plt.show（）

这是否回答了您的问题？谢谢你的回答，我明白了！很高兴来到这里！你介意投票吗，或者把它标记为一个答案：）对不起，我知道了，谢谢！

x1 = np.array([1,2,3,4,6,7,8,9])
y1 = np.array([0.5, 0.6, 1, 1.25, 1.5, 1.7, 1.8, 2.1])
xerr = 0.0
yerr = 0.1

x2 = np.array([1,2,3,4,6,7,8,9])
y2 = np.array([2.25, 2.2, 2.4, 2.75, 2.7, 2.9, 3.2, 3.2])

z1 = np.polyfit(x1,y1,1)
p1 = np.poly1d(z1)

z2 = np.polyfit(x2,y2,1)
p2 = np.poly1d(z2)

plt.errorbar(x1,y1, xerr = xerr, yerr = yerr, fmt = 'ok')
plt.plot(x1,p1(x1), 'r--')
plt.errorbar(x2,y2, xerr = xerr, yerr = yerr, fmt = 'oc')
plt.plot(x2,p2(x2), 'b--')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
from sympy import S, symbols, printing

x = symbols("x")
z1_poly = sum(S(f"{v:.2f}") * x ** i for i, v in enumerate(z1[::-1]))
z1_eq = printing.latex(z1_poly)
z2_poly = sum(S(f"{v:.2f}") * x ** i for i, v in enumerate(z2[::-1]))
z2_eq = printing.latex(z2_poly)
plt.legend([f"${i}$" for i in (z1_eq, z2_eq)])