如何将非线性模型转化为线性？

Question

我正在分析数据集，我知道数据应遵循功率模型：

y = a*x**b

我通过取对数将其转换为线性：

ln(y) = ln(a) + b* ln(x)

然而，在向情节添加趋势线时会出现问题

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = scipy.stats.mstats.linregress(x_ln, y_ln)
yy = np.exp(intercept)*wetarea_x**slope
plt.scatter(wetarea_x, arcgis_wtrshd_x, color = 'blue')
plt.plot(wetarea_x, yy, color = 'green')

这是我用这段代码得到的。 如何修改代码，使图上的趋势线正确？

Answer 1

当您在matplotlib中绘制线条图时，您的绿色奇怪图形会被取消，x值未排序。它是一个线条图，但是它按行（x，y）连接左右两边连接（在你的特定情况下，它看起来像回到x-origin附近）。这给了这些奇怪的模式。

你不会对蓝色情节有这个问题，因为它是一个散点图。

尝试使用numpy.argsort根据第一个数组的索引对两个数组进行排序后调用绘图，比如说

wetarea_x[np.argsort(wetarea_x)]

和

yy[np.argsort(wetarea_x)]