scipy的curve_fit未收到预期的结果

Question

我试图使用scipy curve_fit对我的数据进行多元对数回归，结果期望得到一条直线，但得到一条曲线。 这是我使用的代码：

Quercetin=[23,195,6,262,272,158,79,65,136,198]
Naringenin=[11,4,8,6,6,7,6,9,7,9]
Rutin=[178,165,93,239,202,3325,4427,7607,3499,1762]
TEAC=[23,189,37,265,290,267,362,388,364,321]

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def func(x, a, b, c, d,e):
    m=np.log(a*x[0]+b*x[1]+c*x[2])
    return d*(m)+e
x=scipy.array([Quercetin, Naringenin,Rutin])
y=scipy.array(TEAC)
popt, pcov = curve_fit(func, x ,y)
print (popt)

plt.plot(func(x,*popt),y,'ro-')
plt.show()

我得到这个结果：

而我想得到这样的东西：

有人可以给我提示我做错了什么吗？ 如果这很重要，我将在Windows 10上使用Anaconda的Python 3.5。

Answer 1

（我假设问题确实与绘图有关）。 您matplotlib绘制由直线（ - ）连接的红点（ 'ro' ）。 Matplotlib要求并以给定的顺序连接它们。

如果要绘制一条线，只需单独绘制它：

In [58]: yres = func(x, *popt)

In [59] plt.plot(yres, y, 'ro')
Out[59]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5c0796b828>]

In [60]: plt.plot([0, 400], [0, 400], '-')
Out[60]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5c07a9c860>]