python拟合函数 python拟合函数与函数的卷积
python polyfit函数怎么使用
用polyfit(X,Y,1)得到的拟合函数只能得到a,b,但不能得到线性相关系数R^2。如想要得到其线性相关系数,可以用regress(y,X),其使用格式
新化ssl适用于网站、小程序/APP、API接口等需要进行数据传输应用场景,ssl证书未来市场广阔!成为创新互联的ssl证书销售渠道,可以享受市场价格4-6折优惠!如果有意向欢迎电话联系或者加微信:18982081108(备注:SSL证书合作)期待与您的合作!
[b,bint,r,rint,stats]
=
regress(y,X);
b——拟合系数
bint——b的置信区间
r——残差值
rint——r的置信区间
stats——检验统计量,第一个就是相关系数
例如:
x=[。。。];y=[。。。]
X=[x
ones(n,1)];
%x的行数(列数)
[b,bint,r,rint,stats]
=
regress(y,X);
【转】指数、幂函数拟合
转自: python指数、幂数拟合curve_fit
1、一次二次多项式拟合
一次二次比较简单,直接使用numpy中的函数即可,polyfit(x, y, degree)。
2、指数幂数拟合curve_fit
使用scipy.optimize 中的curve_fit,幂数拟合例子如下:
下面是指数拟合例子:
Python最小二乘法拟合与作图
在函数拟合中,如果用p表示函数中需要确定的参数,那么目标就是找到一组p,使得下面函数S的值最小:
这种算法称为最小二乘法拟合。Python的Scipy数值计算库中的optimize模块提供了 leastsq() 函数,可以对数据进行最小二乘拟合计算。
此处利用该函数对一段弧线使用圆方程进行了拟合,并通过Matplotlib模块进行了作图,程序内容如下:
Python的使用中需要导入相应的模块,此处首先用 import 语句
分别导入了numpy, leastsq与pylab模块,其中numpy模块常用用与数组类型的建立,读入等过程。leastsq则为最小二乘法拟合函数。pylab是绘图模块。
接下来我们需要读入需要进行拟合的数据,这里使用了 numpy.loadtxt() 函数:
其参数有:
进行拟合时,首先我们需要定义一个目标函数。对于圆的方程,我们需要圆心坐标(a,b)以及半径r三个参数,方便起见用p来存储:
紧接着就可以进行拟合了, leastsq() 函数需要至少提供拟合的函数名与参数的初始值:
返回的结果为一数组,分别为拟合得到的参数与其误差值等,这里只取拟合参数值。
leastsq() 的参数具体有:
输出选项有:
最后我们可以将原数据与拟合结果一同做成线状图,可采用 pylab.plot() 函数:
pylab.plot() 函数需提供两列数组作为输入,其他参数可调控线条颜色,形状,粗细以及对应名称等性质。视需求而定,此处不做详解。
pylab.legend() 函数可以调控图像标签的位置,有无边框等性质。
pylab.annotate() 函数设置注释,需至少提供注释内容与放置位置坐标的参数。
pylab.show() 函数用于显示图像。
最终结果如下图所示:
用Python作科学计算
numpy.loadtxt
scipy.optimize.leastsq
python_numpy最小二乘法的曲线拟合
在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy实用的最小二乘法理解 ,就可以用最小二乘法做曲线拟合了
从结果中可以看出,直线拟合并不能对拟合数据达到很好的效果,下面我们介绍一下曲线拟合。
b=[y1]
[y2]
......
[y100]
解得拟合函数的系数[a,b,c.....d]
CODE:
根据结果可以看到拟合的效果不错。
我们可以通过改变
来调整拟合效果。
如果此处我们把拟合函数改为最高次为x^20的多项式
所得结果如下:
矫正 过拟合 现象
在保持拟合函数改为最高次为x^20的多项式的条件下,增大样本数:
通过结果可以看出,过拟合现象得到了改善。
python中用polyfit拟合出的函数怎么能直接调用?
首先分两种情况:
1.交互窗口处执行:这个时候由于python的强制缩进,因此想要结束函数的定义只需要按两下enter即可。
2.在.py文件中编写,结束函数只需要不再缩进即可
调用函数方法相同,把函数名及参数写上就可以了,如果有返回值可以
r=functionA(var1)
附:测试代码(python3运行通过)
# -*- coding:utf-8 -*-
#author:zfxcx
def pt():
print("hello")
pt()
Python 中的函数拟合
很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)
本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合。
通过多项式拟合,我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。
运行结果:
对于自定义函数拟合,不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合,它可以适用于任意形式的曲线的拟合,只要定义好合适的曲线方程即可。
运行结果:
网站标题:python拟合函数 python拟合函数与函数的卷积
分享地址:http://pwwzsj.com/article/hieoip.html