房屋面积与总价的预测.zip

对在链家上爬取的自己家乡某个区域内的，房屋总价和面积进行预测分析，使用最小二乘法进行线性回归模型建模，绘制以下图表：

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pylab as plt


filenamestr = ‘data.csv‘
df = pd.read_csv（filenamestrencoding= ‘gbk‘）
print（df .describe（））
print（df.head）

print（df.isnull（）.sum（）.sort_values（ascending= False ））

fig = plt.figure（）
ax = fig.add_subplot（）

x = df[‘area‘]
y = df[‘totalprice‘]

#ax.scatter（xys=20）
#plt.show（）
#回归方程求取
def fit（xy）:
    if len（x）!=len（y）:
        return
    numerator = 0.0
    denominator = 0.0
    x_mean = np.mean（x）
    y_mean = np.mean（y）
    for i in range（len（x））:
        numerator += （x[i]-x_mean）*（y[i]-y_mean）
        denominator += np.square（（x[i]-x_mean））
    print（‘numerator:‘numerator‘denominator:‘denominator）
    a = numerator/denominator
    b = y_mean - a*x_mean
    return ab
#定义预测函数
def predict（xab）:
    if b < 0:
        b1 = -b
        return a * x - b1
    else:
        return a*x + b

#求取回归方程
ab = fit（xy）
if b < 0:
    b1 = -b
    print（‘Line is:y = %2.0fx - %2.0f‘% （a b1））
else:
    print（‘Line is:y = %2.0fx + %2.0f‘% （a b））


#生成预测点
x_test = np.random.randint（500size= 50）
y_test = np.zeros（（1len（x_test）））
for i in range（len（x_test））:
    y_test[0][i] = predict（x_test[i]ab）

#绘制图像
xx = np.linspace（0500）
yy = a*xx + b
plt.plot（xxyy‘k-‘color=‘#FFA500‘）

plt.scatter （xys=5）
plt.scatter （x_testy_test[0]c=‘r‘）
if b < 0:
    b1 = -b
    plt.text（500 500 * a + b ‘y = %2.0fx - %2.0f‘ % （a b1） fontsize=15）
else:
    plt.text（500 500 * a + b ‘y = %2.0fx + %2.0f‘ % （a b） fontsize=15）

plt.show（）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     目录           0  2020-05-19 22:50  text6\.idea\
     目录           0  2020-05-19 22:46  text6\.idea\inspectionProfiles\
     文件         174  2020-05-19 22:11  text6\.idea\inspectionProfiles\profiles_settings.xml
     文件         196  2020-05-19 22:44  text6\.idea\misc.xml
     文件         269  2020-05-19 22:11  text6\.idea\modules.xml
     文件         402  2020-05-19 22:44  text6\.idea\text6.iml
     文件        4784  2020-05-19 22:50  text6\.idea\workspace.xml
     文件      150957  2020-05-13 10:48  text6\data.csv
     文件       22345  2020-05-13 17:48  text6\myplot.png
     文件        1643  2020-05-13 17:44  text6\text6.py
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     目录           0  2020-05-19 22:13  text6\venv\Include\
     目录           0  2020-05-19 22:46  text6\venv\Lib\
     目录           0  2020-05-19 22:46  text6\venv\Lib\site-packages\
     目录           0  2020-05-19 22:46  text6\venv\Lib\site-packages\cycler-0.10.0.dist-info\
     文件          10  2020-05-19 22:18  text6\venv\Lib\site-packages\cycler-0.10.0.dist-info\DEscriptION.rst
     文件           4  2020-05-19 22:18  text6\venv\Lib\site-packages\cycler-0.10.0.dist-info\INSTALLER
     文件         722  2020-05-19 22:18  text6\venv\Lib\site-packages\cycler-0.10.0.dist-info\metaDATA
     文件         875  2020-05-19 22:18  text6\venv\Lib\site-packages\cycler-0.10.0.dist-info\metadata.json
     文件         683  2020-05-19 22:18  text6\venv\Lib\site-packages\cycler-0.10.0.dist-info\RECORD
     文件           7  2020-05-19 22:18  text6\venv\Lib\site-packages\cycler-0.10.0.dist-info\top_level.txt
     文件         110  2020-05-19 22:18  text6\venv\Lib\site-packages\cycler-0.10.0.dist-info\WHEEL
     文件       15959  2020-05-19 22:18  text6\venv\Lib\site-packages\cycler.py
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     文件        2684  2020-05-19 22:14  text6\venv\Lib\site-packages\dateutil\easter.py
     目录           0  2020-05-19 22:46  text6\venv\Lib\site-packages\dateutil\parser\
     文件       13098  2020-05-19 22:14  text6\venv\Lib\site-packages\dateutil\parser\isoparser.py
     文件       58804  2020-05-19 22:14  text6\venv\Lib\site-packages\dateutil\parser\_parser.py
     文件        1766  2020-05-19 22:14  text6\venv\Lib\site-packages\dateutil\parser\__init__.py
     目录           0  2020-05-19 22:46  text6\venv\Lib\site-packages\dateutil\parser\__pycache__\
............此处省略4864个文件信息