如何绘制 Python 中的最佳拟合线

Question

我真的很困惑：我 .... 我有大量数据，我正在尝试用最佳拟合线绘制它。我尝试了两种不同的方式：

pl.plot(med[::skip],var[::skip],'k.')
p, q = np.polyfit(var[::skip],med[::skip], 1)
pl.plot(med,p*med+q,'-')

和

pl.plot(med[::skip],var[::skip],'k.')
p = np.polyfit(var[::skip],med[::skip], 1)
fit = np.polyval(p, var[::skip])
pl.plot(var[::skip],fit)

但他们都让我疯狂：

我做错了什么？

Answer 1

numpy.polyfit() 将 x 然后 y 作为其参数，因此您需要在调用它时交换 var 和 med。

请注意，因为您有双对数图，所以这不会给您一条直线。相反，您应该适合两个变量的日志：

pl.plot(med[::skip],var[::skip],'k.')
p, q = np.polyfit(np.log10(med[::skip]),np.log10(var[::skip]), 1)
pl.plot(med[::skip],10**(p*np.log10(med[::skip])+q),'-')

如何绘制 Python 中的最佳拟合线

How to plot the best fit line in Python

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