O objetivo é demonstra no gráfico de Toranja como se comporta quando se tem um bom coeficiente angular contra o pior coeficiente angular gerado aleatoriamente.

Definindo Valores para Calcular os Coeficiente da Reta

Y = peso_toranja x = diametro_toranja n = np.size(peso_toranja)

Definindo os Valores Aleatórios para Coeficiente Angular

coef_angulares = np.random.uniform(low=0.5,high=100,size=np.size(peso_toranja)) coef_angulares.size

Definindo o Valor para o parâmetro b

b=17 """y=coef_angulares*x+b"""

Calculando os desvios entre os pontos estimados e o real

residuos_coeficiente = np.array([])

for i in range(len(coef_angulares)): y = coef_angulares[i]*x+b norma = np.linalg.norm(Y-y) residuos_coeficiente = np.append(residuos_coeficiente,norma)

Obtendo o maior e o menor valor com base no desvio

menor_valor = np.min(residuos_coeficiente) menor_valor maior_valor = np.max(residuos_coeficiente) maior_valor

Obtendo os índices que esses valores se encontram no array dos coeficientes

menor_indice = np.argmin(residuos_coeficiente) menor_indice maior_indice = np.argmax(residuos_coeficiente) maior_indice

Obtendo os pontos de estimados do menor e o maior coeficiente

y1 = coef_angulares[menor_indice]*x+b y2 = coef_angulares[maior_indice]*x+b

Criando o gráfico

plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(x, Y, label='Toranja', marker='s', color='orange', linestyle='-', alpha=0.7) plt.plot(x,y1, label='Menor Coeficiente', marker='x', color='red', linestyle='-', alpha=0.7) plt.plot(x,y2, label='Maior Coeficiente', marker='o', color='blue', linestyle='-', alpha=0.7)

Adicionar rótulos, título e legenda

plt.xlabel('Diâmetro (cm)') plt.ylabel('Peso (g)') plt.title('Peso em função d Diâmetro de Toranjas') plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)

Mostrar o gráfico

plt.tight_layout() plt.show()