勾配を見つける必要があるデータがたくさんあります。データは、銀河の中心 (距離 = 0) の金属量である核金属量と、中心からさまざまな距離にあるさまざまな銀河の束の金属量があるように設定されています。普遍的な勾配を見つけたいので、すべてのデータをプロットして最適な曲線を探すことを計画していました. アイデアは、金属性が中心にあるものであるということです. したがって、正しい核金属量を返すように金属量勾配を修正する必要があります。グラデーションのオフセットを核金属性 (単一の銀河に適合する場合) または 0 (核金属性によってすべてをシフトし、完全なサンプルに適合する場合) に修正する必要があります。
これが私のデータの例です：
NAME Metallicity Nuclear Metallicity Distance
1990U - - -
1991ar 8.52 - 4.61
1996d 8.66 - 2.0295
1996aq 8.59 9.03 2.97297
1997B - - 8.24493
1999cn 8.69 - 16.71392
2005eo 8.49 9.23 10.25775
2005mf 8.83 9.05 7.2698
2006jc - 8.48 2.0295
2007uy 8.7 9 3.61248
2008D 8.86 9 9.59352
したがって、基本的には、金属性 - 核金属性 = 距離 * 勾配のような方程式が必要です。現在、テキスト ファイルからデータを呼び出し、matplotlib を使用してプロットする非常に単純なスクリプトを使用しています。私が混乱しているのは、核金属量がゼロになり、普遍的な勾配を得ることができるようにグラフをオフセットする方法です。上記の方程式は勾配を使用していますが、それを解く必要があるため、どうすればよいかわかりません。ハイパーパラメータを使用してグラフを適合させる方法を知っている人はいますか?
編集：
つまり、勾配について私が意味するのは、私が推測する最適な直線の方程式です。基本的に、銀河の中心にある金属量と、さまざまな銀河の中心から離れた位置にある金属量があり、データを使用して方程式を見つける必要があるため、中心の金属量と中心からの距離がわかれば、その時点での金属性を知るために、それを上記の式に差し込むことができます。現在、すべての銀河は異なる金属量を持っているため、勾配を見つけるためにすべてのデータを当てはめようとしています。それは理にかなっていますか？