numpy loglog线性回归

Question

使用numpy找到loglog数据的线性回归的最佳方法是什么？当我绘制数据并尝试

时

A = np.vstack([np.log10(X), np.ones(len(X))]).T
m, c = np.linalg.lstsq(A, np.log10(Y))[0]
ax.plot(X, [m*x + c for x in X], 'r')

其中X和Y是数据列表，这是结果，显然不正确：

Answer 1

如果你在

上进行线性回归

log10(y) = m*log10(x) + c

然后在（x，y）坐标中

y = (10**c) * x**m

也就是说，您的数据符合幂律。改变这个

ax.plot(X, [m*x + c for x in X], 'r')

到

ax.plot(X, np.power(10, c) * np.power(X, m), 'r')