text: import pandas as pd
  from pandas import DataFrame as df
  import matplotlib.pyplot as plt
  from sklearn.linear_model import LinearRegression
  
  #Lendo o arquivo
  dados = pd.read_csv("cost_revenue_clean.csv")
  
  
  #dando atalho as colunas (desnecessário para o projeto, pode se fazer sem isso)
  colunas = {"X": df(dados[dados.columns[0]]),
               "y": df(dados[dados.columns[1]])}
  
  
  
  #Definindo os valores da regressão linear
  regressao = LinearRegression()
  regressao.fit(df(dados['production_budget_usd']), df(dados['worldwide_gross_usd']))
  predicao = regressao.predict(df(dados['production_budget_usd']))
  
  
  #criando o grafico
  plt.scatter(dados[dados.columns[0]], dados[dados.columns[1]], alpha = 0.3)
  plt.plot(dados['production_budget_usd'], predicao, linewidth = 4, color = "red")
  
  
  #formatando o grafico
  plt.title("Custo do filme vs Receita global")
  plt.xlabel("Custo do filme $")
  plt.ylabel("Receita Global $")
  
  
  #Definindo os limites do grafico
  plt.xlim(0, 4.5 * (10**8))
  plt.ylim(0, (3 * (10**9)))
  
  
  
  plt.savefig("Custo do filme vs Receita global.jpg")
  
  
  
  
  