python - numpy loglog 线性回归

Question

使用 numpy 找到 loglog 数据线性回归的最佳方法是什么？当我绘制数据并尝试

A = np.vstack([np.log10(X), np.ones(len(X))]).T
m, c = np.linalg.lstsq(A, np.log10(Y))[0]
ax.plot(X, [m*x + c for x in X], 'r')

其中 X 和 Y 是数据列表，这是结果，显然不正确：

Answer 1

如果你做一个线性回归

log10(y) = m*log10(x) + c

然后在 (x,y) 坐标中你有

y = (10**c) * x**m

也就是说，您的数据符合幂律。改变这个

ax.plot(X, [m*x + c for x in X], 'r')

至

ax.plot(X, np.power(10, c) * np.power(X, m), 'r')