离散度计算公式 python_Python中离散点的坡度计算

我用matplotlib绘制了四个独立的点，并希望找到通过它们的最佳拟合线的斜率。或者，我想把这些点画成一条直线，如果可能的话，找出斜率。我也试着用对数标度来做这个。以下是我所拥有的（周期计算来自代码中的其他地方）：import matplotlib.pyplot as plt

# First orbit

x_0 = 10.0

a1 = x_0

T1 = len(range(1, 98))

# Second orbit

x_0 = 5.0

a2 = x_0

T2 = len(range(1, 63))

# Third orbit

x_0 = 7.0

a3 = x_0

T3 = len(range(1, 81))

# Fourth orbit

x_0 = 13.0

a4 = x_0

T4 = len(range(1, 138))

smaxis = [a1, a2, a3, a4]

T = [T1, T2, T3, T4]

# Plot period versus semi-major axis

for i in range(len(T)):

plt.plot(T[i], smaxis[i], markersize=3, marker='o')

plt.xlabel('Period (T)')

plt.ylabel('Semimajor Axis (a)')

plt.xscale('log')

plt.yscale('log')

plt.title('Logarithmic scale of T vs a')

我的图表显示在这里。

我试过在下面的代码中使用linregress：

^{pr2}$

但我不相信这是正确的，因为T和{}是列表，我需要通过所示离散点的最佳拟合线之间的斜率。我该怎么做？在

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