1、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：

所以对于幂律公式，对X,Y取对数后，在坐标轴上为线性方程。

2、可视化

从图形上来说，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的距离是一样的。

对XY取双对数后，坐标轴上点可以很好用直线拟合。所以，判定数据是否符合幂律分布，只需要对XY取双对数，判断能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误差平方和、R平方。

3、代码实现

#!/usr/bin/env python# -*-coding:utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import linear_modelfrom scipy.stats import normdef 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]) # 得到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,Ydef 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)

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