Python 尝试计算线性回归并在matplotlib图表中显示时会出现奇怪的结果

我试图为我的数据创建散点图，计算并在图表顶部显示线性回归和相关性

我的原始散点图如下所示：

但当我试图计算回归线并显示它时，我得到了一些非常奇怪的结果：

我是这样计算和显示它的：

#I created one database from two different databases
merged_data=pd.merge(byDH.to_frame(),NITbyDH,how='inner',on='plant')
merged_data.head(18)

#I have calculte the fit
fit = np.polyfit(merged_data.NDVI,merged_data.nitrogen,1)
print(fit)

#made X and Y axis into values in order to catcch only the relevant data
x=merged_data['NDVI'].values
y=merged_data['nitrogen'].values

# Create Figure (empty canvas)
fig = plt.figure()

# Add set of axes to figure
axes = fig.add_axes([1, 1, 1, 1]) # left, bottom, width, height (range 0 to 1)



# Regression lines.

plt.plot(merged_data.NDVI,fit[0]*merged_data.NDVI+fit[1], color='darkblue', linewidth=2)


# Regression equations.
plt.text(2,2,'y={:.2f}+{:.2f}*x'.format(fit[1],fit[0]),color='darkblue',size=12)


#plot

plt.scatter(y,x,alpha=0.5)
plt.title('NDVI vs Nitrogen 17/6/2019')
plt.xlabel('NDVI')
plt.ylabel('Nitrogen')
plt.show()

*如果你有更多的建议-除了图表之外，我可以做得更好的事情，请随意告诉我，我是一个初学者，我想学习更多

我已经使用ti slink创建了回归：

编辑：在修正x和y之后，我得到了一张很小的图表

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您应该提供一个最小的、可复制的示例。否则，您已经切换了

x

和

y

轴。NDVI的值介于-1和1之间。在“散布”中，您可以切换它们（

plt.scatter（y，x，alpha=0.5）

），当您适合时，它们的顺序应该是相同的。这很有效，但现在大小减小了很多。我试着在fig中添加大小（fig=plt.figure（figsize=（10,10））但是仍然很小。为什么会发生呢？你是什么意思，大小非常小？你是说当回归线出现时？轴也在那里切换。

合并的数据。NDVI

是你的

y

，而不是你的

x

。我的意思是，现在按照你的建议修复并替换x和y之后，图表的大小变小了，所以我可以“我看不出它是这样的：

x=merged\u data['NDVI'].值y=merged\u data['non'].值
fit=np.polyfit（x，y，1）
plt.scatter（x，y，alpha=0.5）

plt.plt.plt（x，fit[0]*x+fit[1]，color='darkblue'，linewidth=2）