python - 对具有 x 和 y 误差的数据拟合幂律函数

Question

我有一组数据，我想拟合一个幂律函数

y=a*x**b

使用 python 库。另一个问题是我在 x 和 y 方向上都有错误，我不知道哪个库可以让我适应这两个错误的功能。数据为here .我也尝试使用 gnuplot 来进行拟合，但看起来不太有前途，而且我无法使用错误信息。

有什么建议吗？

Answer 1

实际上，scipy 有一个 Orthogonal distance regression包裹。

这是他们的线性拟合示例，您所要做的就是将 f 更改为幂律:

from scipy.odr import Model, Data, ODR

def f(p, x):
    '''Linear function y = m*x + b'''
    # B is a vector of the parameters.
    # x is an array of the current x values.
    # x is in the same format as the x passed to Data or RealData.
    #
    # Return an array in the same format as y passed to Data or RealData.
    return p[0] * x ** p[1]

linear = Model(f)
#sx, sy are arrays os error estimates
mydata = Data(x, y, wd=1./power(sx,2), we=1./power(sy,2))
#beta0 are the inital parameter estimates
myodr = ODR(mydata, linear, beta0=[10, -1.0])
myoutput = myodr.run()
myoutput.pprint()