最佳擬合線半對數刻度，具有線性y軸和對數x軸

Question

我的問題與關於SO的以下主題密切相關： 使用Matplotlib在半對數刻度上擬合直線

但是，我想在圖表中創建最佳擬合線，其中X軸是對數的，Y軸是線性的。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.scatter(players['AB'], players['Average'], c='black', alpha=0.5)

p = np.polyfit(players['AB'], players['Average'], 1)
plt.plot(players['AB'], p[0] + p[1] * np.log(players['AB']), color='r', linestyle='dashed', alpha=0.7)

plt.xscale('log')
plt.xlim(1, 25000)
plt.ylim(-0.05, 0.60)
plt.xlabel('Number of at-bats (AB)')
plt.ylabel('Batting Average')
plt.show()

這給了我以下內容：

我究竟做錯了什么？ 謝謝

編輯

  p = np.polyfit(np.log(players['AB']), players['Average'], 1)
  plt.plot(players['AB'], p[0] + p[1] * np.log(players['AB']), color='r', linestyle='dashed', alpha=0.7)

這仍然給我錯誤的最佳配合：

Answer 1

我相信你需要這樣做

p = np.polyfit(np.log(players['AB']), players['Average'], 1)
plt.plot(players['AB'], p[0] * np.log(players['AB']) + p[1])

當在x軸半對數空間中繪制時，這將為您提供線性多項式擬合。 這是一個證明這一點的完整例子

import matplotlib.pyplot
import numpy as np

n = 100
np.random.seed(1)
x = np.linspace(1,10000,n)
y = np.zeros(n)
rand = np.random.randn(n)
for ii in range(1,n):
    x[ii] = 10**(float(ii)/10.0)      # Create semi-log linear data
    y[ii] = rand[ii]*10 + float(ii)   # with some noise in the y values

plt.scatter(x,y)
p = np.polyfit(np.log(x), y, 1)
plt.semilogx(x, p[0] * np.log(x) + p[1], 'g--')

plt.xscale('log')

plt.show()

對於生成的樣本數據，這將為您提供