python绘制拟合回归散点图_matplotlib中散点图的回归线和拟合曲线

我有一个很大的数据集，我正在循环使用以生成绘图。我已经成功地计算出了散点图，但是我在如何生成回归线和拟合曲线时遇到了一些问题。在

这是我的代码：# import modules

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# OPTIONS AND PARAMETERES

pd.set_option('display.mpl_style', 'default')

df = pd.read_csv('W:/Dropbox/Connor/vaccinia.csv', index_col = 'SampleID')

x = df.iloc[0][59:84].astype(np.float)

fileNameTemplate = r'W:\Dropbox\Connor\Plot\Plot{0:2}.png'

# THE LOOP - for i in df.count(1):

for i in range(0, 10):

venus = df.iloc[i][8:33]

mcherry = df.iloc[i][33:58]

fig = plt.figure()

fig.suptitle(str(i) + " - " + df.iloc[i][0])

plt.xlabel('uM compound')

plt.ylabel('reporter activity')

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.set_xscale('log')

ax1.scatter(x, venus, c='g')

ax1.scatter(x, mcherry, c='r')

plt.savefig(fileNameTemplate.format(i))

plt.close()

我在网上发现（并尝试过）多种方法都没有用。当我得到np.sin的属性错误时，回归线通常会失败，并且拟合的曲线由于polyfit期间的错误而无法工作。我怀疑一些问题可能是因为我的一些数据点是NaN。在

有人能帮我吗？在

编辑：我也很感激你对最佳实践的想法-我今天开始学习python和所有这些，所以我还不知道我在做什么。在

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