scipy.optimize のfitting線がおかしい

Question

scipyをバージョンアップした後に、今まで通りfittingを行っていましたら、以下のように近似線が折れ曲がるようになってしまいました。
コードは特に変更していません。治す方法はありますでしょうか？

import numpy as np
import scipy.optimize
import matplotlib.pylab as plt

x_2data = np.array([6**2,6**3,6**4,6**5, 6**6])
y_2data = np.array([68134, 16002, 3341, 919, 180])/1000000

parameter_initial_2 = np.array([0.0, 0.0])
def func(x, a_2, b_2):
    return a_2*x**b_2
paramater_optimal_2, covariance_2 = scipy.optimize.curve_fit(func, x_2data, y_2data, p0=parameter_initial_2)

print("paramater_2 =", paramater_optimal_2)

def fig():
    plt.figure(figsize=(8,4))
    plt.grid(True)
    plt.xscale("log")
    plt.yscale("log")
    plt.xlabel("t",fontsize=15)
    plt.ylabel("$P_c$",fontsize=15)
    
    plt.plot(x_2data, y_2data, '--',color="black",linewidth="1")
    plt.plot(x_2data, y_2data, "o",label="SC(4,2)",color="blue",markersize="5.0")
   

ご指導のほどよろしくお願いいたします。。

Answer 1

点線を引くときに元のデータを使ってるせいじゃないですかね。

    plt.plot(x_2data, y_2data, '--',color="black",linewidth="1")
    plt.plot(x_2data, y_2data, "o",label="SC(4,2)",color="blue",markersize="5.0")

Comments

[Fallout_18]

すみません、、、ケアレスミスでした。。　ありがとうございます。。