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対数対数スケールで直線を合わせる簡単な問題があります。私のコードは、

data=loadtxt(filename)
xdata=data[:,0]
ydata=data[:,1]
polycoeffs = scipy.polyfit(xdata, ydata, 1)
yfit = scipy.polyval(polycoeffs, xdata)
pylab.plot(xdata, ydata, 'k.')
pylab.plot(xdata, yfit, 'r-')

次に、対数スケールで適合線をプロットする必要があるため、x 軸と y 軸を変更するだけです。

ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')

次に、正しい適合線をプロットしていません。では、対数対数スケールでフィットラインをプロットできるように、フィット関数を (対数スケールで) 変更するにはどうすればよいでしょうか?

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編集：

from scipy import polyfit
data = loadtxt("data.txt")
xdata,ydata = data[:,0],data[:,1]
xdata,ydata = zip(*sorted(zip(xdata,ydata))) # sorts the two lists after the xdata    

xd,yd = log10(xdata),log10(ydata)
polycoef = polyfit(xd, yd, 1)
yfit = 10**( polycoef[0]*xd+polycoef[1] )

plt.subplot(211)
plt.plot(xdata,ydata,'.k',xdata,yfit,'-r')
plt.subplot(212)
plt.loglog(xdata,ydata,'.k',xdata,yfit,'-r')
plt.show()
于 2012-09-27T14:24:34.893 に答える
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あなたが欲しい

log(y) = k log(x) + q、 それで

y = exp(k log(x) + q) = exp(k log(x)) * exp(q) = exp(log(x^k)) * exp(q) = A x^k

ご覧のとおり、要件の 1 つは ですy(0) = 0。

コードの観点からは、データの x のみを使用して fit 関数をプロットしています。おそらく点を追加する方が良いでしょう:

xfit = scipy.linspace(min(xdata), max(xdata), 50)
yfit = scipy.polyval(polycoeffs, xfit)
ax.plot(xfit, yfit, 'r-')
于 2012-09-29T09:57:02.700 に答える