散布図で作成した回帰直線の回帰式、相関係数、決定係数をグラフ上にプロットしたい

Question

前提・実現したいこと

以下のコードにて、作成された回帰直線の回帰式、相関係数r、決定係数R2をグラフ上にプロットしたいです。場所、形は問いませんが、できれば式は回帰直線の付近、rとR2は左上に凡例の形で、が好ましいでしょうか。

以下を参照してみましたが理解できず、ここまで作成した自分のコードにも当てはめることができませんでした。
https://stackoverflow.com/questions/45902739/seaborn-annotate-the-linear-regression-equation

ご教授の程、よろしくお願い致します。

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from adjustText import adjust_text
import seaborn as sns
pd.options.display.float_format="{:.1f}".format
#Create a random data frame
start,end = "2021/4/1","2021/4/30"
dates = pd.date_range(start=start,end=end,freq="D")
players = [f"Player{i}"for i in range(1,6)]
N = 200
dates = np.random.choice(dates,size=N)
dates.sort()
players=np.random.choice(players,size=N)
df = pd.DataFrame({
        "Date": dates,
      "Player": players,
       "Speed": np.random.sample(N) * 100.0,
       "Angle": np.random.sample(N) * 40.0 - 20.0,
  "Efficiency": np.random.sample(N) * 100.0,
})
#grouping
dfx = df.groupby("Player").agg({
               "Player":"count",
     "Speed":[np.mean,np.std],
   "Angle":[np.mean,np.std],
   "Efficiency":[np.mean],
})
#add average
dfx.loc['Average', :] = dfx.mean()
#Join columns 
dfx.columns = [" ".join(pair) for pair in dfx.columns]
# Create figure
fig,ax = plt.subplots(figsize=(15,10))
dfx[:-1].plot.scatter(x=("Speed mean"),y=("Angle mean"),ax=ax)
#Tag playerlabel and adjust
x = ("Speed mean")
y = ("Angle mean")
dfx[:-1].plot.scatter(x=x, y=y, ax=ax,s=100)
texts=[]
for i, label in enumerate(dfx[:-1].index):
  texts.append(ax.annotate(
    label, ha="center", fontsize=12,
    xy=(dfx[:-1][x][i], dfx[:-1][y][i]),
    xytext=(dfx[:-1][x][i], dfx[:-1][y][i])))
adjust_text(texts, arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='red'))
#Linear Regression
dfy = dfx[:-1].copy()
sns.regplot(x="Speed mean", y="Angle mean", data=dfy, ax=ax)
#setting
ax.set_xlabel("Speed")
ax.set_ylabel("Angle")
ax.set_xlim(0,100)
ax.set_ylim(-20,20)
ax.grid()

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

windows11,python3.9.4,vscode

Answer 1

#cal R,R2,p&equation
from sklearn.linear_model import LinearRegression
mod=LinearRegression()
#モデルをx,yに合わせる
x=dfx[:-1][["Speed mean"]]
y=dfx[:-1][["Angle mean"]]
mod.fit(x,y)
#print R,R2,p&equation
print("回帰式：y=%.2fx + %.1f" %(mod.coef_,mod.intercept_))
print("決定係数 R^2:","{:.3f}".format(mod.score(x,y)))
from scipy.stats import pearsonr
xx = dfx[:-1].loc[:,["Speed mean"]].values.T
yy = dfx[:-1].loc[:,["Angle mean"]].values.T
a,b = pearsonr(np.ravel(xx),np.ravel(yy))
print("相関係数 r: ","{:.3f}".format(a))
print("p値:","{:.5f}".format(b))
#drow R,R2,p&equation
equation="y=%.2fx + %.1f" %(mod.coef_,mod.intercept_)
r="r: "+"{:.3f}".format(a)
r2="r2: "+"{:.3f}".format(mod.score(x,y))
p="p: "+"{:.5f}".format(b)
legend=[equation,r,r2,p]
props = dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5)
textstr = '\n'.join(legend)
ax.text(0.02,0.96,textstr,transform=ax.transAxes,fontsize=15,verticalalignment="top",bbox=props)

Answer 2

matplotlib.axes.Axes.textをお読みください。

Placing text boxesの例などをみればコードも書いてあります。

Comments

[8960]

ありがとうございました。
時間がかかりましたが、参照しながら何とか作成できました。穴があるかもしれませんが。

解決方法にて投稿しましたので、何かご指摘あればぜひお願いします。