如何找到图形的斜率

发布于 2024-08-21 01:23:33 字数 141 浏览 1 评论 0原文

这是我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.loglog(length,time,'--')

其中长度和时间是列表。

如何找到该图的线性拟合斜率？

原文

Here is my code:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.loglog(length,time,'--')

where length and time are lists.

How do I find the linear fit slope of this graph?

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驱逐舰岛风号 2024-08-28 01:23:33

如果您有 matplotlib，那么您还必须安装 numpy，因为它是一个依赖项。因此，您可以使用 numpy.polyfit 求斜率：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

length = np.random.random(10)
length.sort()
time = np.random.random(10)
time.sort()
slope, intercept = np.polyfit(np.log(length), np.log(time), 1)
print(slope)
plt.loglog(length, time, '--')
plt.show()

If you have matplotlib then you must also have numpy installed since it is a dependency. Therefore, you could use numpy.polyfit to find the slope:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

length = np.random.random(10)
length.sort()
time = np.random.random(10)
time.sort()
slope, intercept = np.polyfit(np.log(length), np.log(time), 1)
print(slope)
plt.loglog(length, time, '--')
plt.show()

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你怎么敢 2024-08-28 01:23:33

您需要利用 np.array 将列表更改为数组，然后进行其他计算：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Fitting_Log = np.polyfit(np.array(np.log(length)), np.array(np.log(time)), 1)   
Slope_Log_Fitted = Fitting_Log[0]

Plot_Log = plt.plot(length, time, '--')
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.show()

You need to take advantage of np.array to change your list to an array, then do the other calculations:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Fitting_Log = np.polyfit(np.array(np.log(length)), np.array(np.log(time)), 1)   
Slope_Log_Fitted = Fitting_Log[0]

Plot_Log = plt.plot(length, time, '--')
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.show()

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