难以在具有对数刻度的散点图上绘制线性回归线

Question

我有一个这样的示例数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a':[0.05, 0.11, 0.18, 0.20, 0.22, 0.27],
                  'b':[3.14, 1.56, 33.10, 430.00, 239.10, 2600.22]})

我想将这些属性绘制成散点图，然后显示这些样本的线性趋势线。我需要将数据放在对数刻度的 y 轴 (df['b']) 上。

虽然，当我尝试借助 np.polyfit 执行此操作时，我得到了一条奇怪的线。

# Coefficients for polynomial function (degree 1) 
coefs = np.polyfit(df['a'], df['b'], 1)
fit_coefs = np.poly1d(coefs)

plt.figure()
plt.scatter(df['a'], df['b'], s = 50, edgecolors = 'black') 
plt.plot(df['a'], fit_coefs(df['a']), color='red',linestyle='--')
plt.xlabel('a') 
plt.ylabel('b')
plt.yscale('log')

如果我在绘图前将 df['b] 转换为对数，我可以获得正确的线性趋势，但我想用最后一个绘图的值而不是转换后的对数显示 y 轴值如下：

df['b_log'] = np.log10(df['b'])

coefs = np.polyfit(df['a'], df['b_log'], 1)
fit_coefs = np.poly1d(coefs)

plt.figure()
plt.scatter(df['a'], df['b_log'], s = 50, edgecolors = 'black') 
plt.plot(df['a'], fit_coefs(df['a']), color='red', linestyle='--') 
plt.xlabel('a') 
plt.ylabel('b_log')

所以基本上，我需要一个像上一个那样的图，但 y 轴上的值应该像第二个图一样，我仍然会得到正确的线性趋势。谁能帮帮我？

Answer 1

你在那里做了两件不同的事情：首先，你正在为你的指数数据拟合一条线性曲线（这可能不是你想要的），然后你正在为你的对数数据拟合一条线性曲线，这没关系.

为了从对数图中的线性系数得到线性曲线，你可以只做10**fit_coefs(df['a']):

df['b_log'] = np.log10(df['b'])

coefs = np.polyfit(df['a'], df['b_log'], 1)
fit_coefs = np.poly1d(coefs)

plt.figure()
plt.scatter(df['a'], df['b'], s = 50, edgecolors = 'black') 
plt.plot(df['a'], 10**fit_coefs(df['a']), color='red', linestyle='--') 
plt.xlabel('a')
plt.ylabel('b_log')
plt.yscale("log")

难以在具有对数刻度的散点图上绘制线性回归线

Difficult to plot linear regression line on scatter plot with log scale

python

matplotlib

linear-regression

pandas

polynomials