<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
使用Python擬合函數曲線需要用到一些第三方庫:
如果沒有安裝過這些庫,需要在命令列中輸入下列程式碼進行安裝:
pip install numpy matplotlib scipy
''' Author: CloudSir Date: 2021-08-01 13:40:50 LastEditTime: 2021-08-02 09:41:54 LastEditors: CloudSir Description: Python擬合多項式 https://github.com/cloudsir ''' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = [2.83, 9.53, 14.52, 21.57, 38.26, 53.92, 73.15, 101.56, 129.54, 169.75, 207.59] z1 = np.polyfit(x, y, 3) #用3次多項式擬合,輸出係數從高到0 p1 = np.poly1d(z1) #使用次數合成多項式 y_pre = p1(x) plt.plot(x,y,'.') plt.plot(x,y_pre) plt.show()
np.polyfit(x, y, n)
功能:擬合曲線
引數:
返回值:
例: n=3時,會利用
a x 3 + b x 2 + c x + d
擬合函數,並返回擬合出的係數 [a, b, c, d]
np.poly1d(li, r=False)
功能:生成多項式函數
引數:
li:
當沒有r引數或 r=False 時,傳入一個係數列表(次數從高到低),利用該列表生成多項式函數並返回
import numpy as np
f = np.poly1d([2, 3, 4])
“”" f ( x ) = 2 x 2 + 3 x + 4
"""print(f(2)) # 18
當引數 r=True 時,傳入一個根列表,利用該列表生成多項式函數並返回
import numpy as np
f = np.poly1d([2, 3, 4], True)
“”“ f ( x ) = ( x − 2 ) ∗ ( x − 3 ) ∗ ( x − 4 )
”""print(f(0)) # -24
返回值:
見上
''' Author: CloudSir Date: 2021-08-03 15:01:17 LastEditTime: 2021-08-03 15:26:05 LastEditors: CloudSir Description: Python擬合任意函數 https://github.com/cloudsir ''' # 參照庫函數 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize as op plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號 # 需要擬合的函數 def f_1(x, A, B, C): return A * x**2 + B * x + C # 需要擬合的資料組 x_group = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y_group = [2.83, 9.53, 14.52, 21.57, 38.26, 53.92, 73.15, 101.56, 129.54, 169.75, 207.59] # 得到返回的A,B值 A, B, C = op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)[0] # 資料點與原先的進行畫圖比較 plt.scatter(x_group, y_group, marker='o',label='真實值') x = np.arange(0, 15, 0.01) y = A * x**2 + B *x + C plt.plot(x, y,color='red',label='擬合曲線') plt.legend() # 顯示label plt.show()
op.curve_fit(f, x, y)
功能:擬合任意函數
引數:
f:要擬合的函數型別
# 構建一個二次函數 def f(x, A, B, C): return A * x**2 + B * x + C op.curve_fit(f, x, y) # 進行擬合
x, y:x和y的原始資料
返回值:一個元組 (popt,pcov)
到此這篇關於如何利用Python擬合函數曲線的文章就介紹到這了,更多相關Python擬合函數曲線內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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