python - 在 loglog 尺度上使用 matplotlib 拟合曲线

Question

我在 python 中使用 loglog 函数绘制简单的二维图，如下所示：

plt.loglog(x,y,label='X vs Y');

X 和 Y 都是n大小的浮点数列表。

我想在同一张图上画一条线。我试过 numpy.polyfit ，但我无处可去。

如果您的图表已经是对数刻度，您如何使用 polyfit 拟合一条线？

Answer 1

Numpy 不在乎 matplotlib 图形的轴是什么。

我假设您认为log(y)是 的某个多项式函数log(x)，并且您想找到那个多项式？如果是这种情况，则numpy.polyfit使用数据集的对数运行：

import numpy as np
logx = np.log(x)
logy = np.log(y)
coeffs = np.polyfit(logx,logy,deg=3)
poly = np.poly1d(coeffs)

poly现在是log(x)返回的多项式log(y)。为了拟合预测y值，您可以定义一个仅对多项式求幂的函数：

yfit = lambda x: np.exp(poly(np.log(x)))

您现在可以在 matplotlib 图上绘制拟合线loglog：

plt.loglog(x,yfit(x))

并像这样展示它

plt.show()

Answer 2

np.log(x)提取自然对数，因此上述解决方案的拟合是在自然对数上完成的，同时plt.loglog使用 10 基对数。

两个操作都应该在同一个基础上运行：

logx = np.log10(x)
logy = np.log10(y)

和

yfit = lambda x: np.power(10, poly(np.log(x)))

或者

yfit = lambda x: 10**(poly(np.log(x)))