Python数据统计分析之单因素分析线性拟合
本文关键阐述了Python数据统计分析之单因素分析线性拟合及地理编码，文章内容紧扣主题开展详尽的基本介绍，具有很强的实用价值，必须的朋友可以学习一下。
一、单因素分析线性拟合
作用：线性拟合，单因素分析，对趋势线开展线性拟合，并变大趋势线的部分位子。
键入：某一xlsx文档，含有’病人相对密度（人/10数万人）’和’人口密度散布（人/平方公里）’二列。
导出：对此二列信息进行线性拟合，制作矩形图。
完成编码：
import pandas as pd
from pylab import mpl
from scipy import optimize
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f_1(x,A,B):
return A*x+B
def draw_cure(file):
data1=pd.read_excel(file)
data1=pd.DataFrame(data1)
hz=list(data1['患者密度（人/10万人）'])
rk=list(data1['人口密度（人/平方千米）'])
hz_gy=[]
rk_gy=[]
for i in hz:
hz_gy.append((i-min(hz))/(max(hz)-min(hz)))
for i in rk:
rk_gy.append((i-min(rk))/(max(rk)-min(rk)))
n=['玄武区','秦淮区','建邺区','鼓楼区','浦口区','栖霞区','雨花台区','江宁区','六合区','溧水区','高淳区',
'锡山区','惠山区','滨湖区','梁溪区','新吴区','江阴市','宜兴市',
'鼓楼区','云龙区','贾汪区','泉山区','铜山区','丰县','沛县','睢宁县','新沂市','邳州市',
'天宁区','钟楼区','新北区','武进区','金坛区','溧阳市',
'虎丘区','吴中区','相城区','姑苏区','吴江区','常
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