我正在使用非常基本的numpy / matplotlib代码进行线性回归，这似乎是我在文档中阅读的内容以及在stackoverflow上有关该主题的其他问题的标准内容：
ax.scatter(obs, sim, s=1, color='black', alpha=0.05)
z = np.polyfit(obs, sim, 1)
p = np.poly1d(z)
ax.plot(obs,p(obs),"r-")
输入数组（obs和sim）是两个相对较大的1D数组（每个277606个值），表示两个像素大小和计数相等的栅格文件的值。
在绘制多个测试数据集的结果时，在我看来，回归线总是太平坦（请参见下面的示例图像）。
这仅仅是一种幻想，还是代码实际上错误地计算了回归参数？检查线性拟合是否正确的合适测试是什么？
