使用Matplotlib如何绘制带有回归线的散点图

要绘制带有回归线的散点图，可以使用Matplotlib中的matplotlib.pyplot.scatter函数绘制散点图，以及numpy.polyfit函数来拟合回归线。

以下是一个示例代码，演示如何使用Matplotlib绘制带有回归线的散点图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = 2 * x + np.random.normal(0, 0.1, 100)

# 使用polyfit函数拟合回归线
coefficients = np.polyfit(x, y, 1)  # 1表示一次多项式，即一条直线
poly = np.poly1d(coefficients)
trendline = poly(x)

# 绘制散点图和回归线
plt.scatter(x, y, label='Data points')
plt.plot(x, trendline, color='red', label='Regression line')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()

运行以上代码将得到一个带有回归线的散点图。可以根据需要调整数据生成的方式、回归线的阶数等来适应不同的场景。