Python数据可视化：幂律分布

一、公式推导
对幂律分布公式：

对公式两边同时取以10为底的对数：

令，且为常数，因此公式变为：
因此对于幂律公式，对X,Y取对数后，在坐标轴上为线性方程。

二、可视化
从图形上来讲，幂律分布及其拟合效果：

对X轴与Y轴取以10为底的对数。效果上就是X轴上1与10，与10与100的距离是同样的。

对XY取双对数后，坐标轴上点能够很好用直线拟合。因此，断定数据是否符合幂律分布，只须要对XY取双对数，判断可否用一个直线很好拟合就行。常见的直线拟合效果评估标准有拟合偏差平方和、R平方。

三、代码实现

#!/usr/bin/env python
# -*-coding:utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from scipy.stats import norm

def DataGenerate():
    X = np.arange(10, 1010, 10)  # 0-1，每隔着0.02一个数据 0处取对数,会时负无穷 生成100个数据点
    noise=norm.rvs(0, size=100, scale=0.2)  # 生成50个正态分布 scale=0.1控制噪声强度
    Y=[]
    for i in range(len(X)):
       Y.append(10.8*pow(X[i],-0.3)+noise[i])  # 获得Y=10.8*x^-0.3+noise

    # plot raw data
    Y=np.array(Y)
    plt.title("Raw data")
    plt.scatter(X, Y,  color='black')
    plt.show()

    X=np.log10(X)  # 对X，Y取双对数
    Y=np.log10(Y)
    return X,Y

def DataFitAndVisualization(X,Y):
    # 模型数据准备
    X_parameter=[]
    Y_parameter=[]
    for single_square_feet ,single_price_value in zip(X,Y):
       X_parameter.append([float(single_square_feet)])
       Y_parameter.append(float(single_price_value))

    # 模型拟合
    regr = linear_model.LinearRegression()
    regr.fit(X_parameter, Y_parameter)
    # 模型结果与得分
    print('Coefficients: \n', regr.coef_,)
    print("Intercept:\n",regr.intercept_)
    # The mean square error
    print("Residual sum of squares: %.8f"
      % np.mean((regr.predict(X_parameter) - Y_parameter) ** 2))  # 残差平方和

    # 可视化
    plt.title("Log Data")
    plt.scatter(X_parameter, Y_parameter,  color='black')
    plt.plot(X_parameter, regr.predict(X_parameter), color='blue',linewidth=3)

    # plt.xticks(())
    # plt.yticks(())
    plt.show()

if __name__=="__main__":
    X,Y=DataGenerate()
    DataFitAndVisualization(X,Y)