使用 log y 刻度绘制回归线

Question

我有两个要显示的图（原始数据及其回归线）。每当我运行这段代码时，回归线根本不会运行通过数据——我认为这与在 y 轴的对数刻度上绘制原始数据有关（我运行宁 polyfit 时尝试包括此，但我仍然有问题）。

a = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
b = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])

plt.scatter(a, b)
plt.yscale('log')
slope, intercept = np.polyfit(a, np.log(b), 1)
plt.plot(a, (slope*a)+intercept)
plt.show()

Answer 1

您正在拟合 log(b) = slope * a + intercept，相当于 b = np.exp(slope*a + intercept).

在 matplottib 中，您要么必须使用线性比例绘制绘图 ，并将 log(b) 作为变量：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
b = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])

slope, intercept = np.polyfit(a, np.log(b), 1)

plt.figure()
plt.scatter(a, np.log(b))
plt.plot(a, (slope*a)+intercept)
plt.show()

在这种情况下，您不使用 plt.yscale('log')，因为您的轴已经相对于 log(b) 进行了缩放。

另一方面，您可以绘制具有对数刻度的线性变量：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
b = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])

slope, intercept = np.polyfit(a, np.log(b), 1)

plt.figure()
plt.yscale('log')
plt.scatter(a, b)
plt.plot(a, np.exp((slope*a)+intercept))
plt.show()

Answer 2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def regression(m,x,b):
    return m * x + b

a = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
b = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])

slope, intercept = np.polyfit(a, np.log(b), 1)

plt.figure()
plt.scatter(a, np.log(b))
plt.plot(a, regression(a,slope,intercept))
plt.show()

使用 log y 刻度绘制回归线

Plotting regression line with log y scale

python

numpy

matplotlib

scatter-plot

dataframe