python曲线拟合

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python曲线拟合相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_aed5bd1d0102vid7.html

1.多项式拟合范例:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(1, 17, 1)
y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60])
z1 = np.polyfit(x, y, 3) # 用3次多项式拟合
p1 = np.poly1d(z1)
print(p1) # 在屏幕上打印拟合多项式
yvals=p1(x) # 也可以使用yvals=np.polyval(z1,x)
plot1=plt.plot(x, y, *,label=original values)
plot2=plt.plot(x, yvals, r,label=polyfit values)
plt.xlabel(x axis)
plt.ylabel(y axis)
plt.legend(loc=4) # 指定legend的位置,读者可以自己help它的用法
plt.title(polyfitting)
plt.show()
plt.savefig(p1.png)

2.指定函数拟合

# 使用非线性最小二乘法拟合
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
# 用指数形式来拟合
x = np.arange(1, 17, 1)
y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60])
def func(x,a,b):
    return a*np.exp(b/x)
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
a=popt[0] # popt里面是拟合系数,读者可以自己help其用法
b=popt[1]
yvals=func(x,a,b)
plot1=plt.plot(x, y, *,label=original values)
plot2=plt.plot(x, yvals, r,label=curve_fit values)
plt.xlabel(x axis)
plt.ylabel(y axis)
plt.legend(loc=4) # 指定legend的位置,读者可以自己help它的用法
plt.title(curve_fit)
plt.show()
plt.savefig(p2.png)

 

以上是关于python曲线拟合的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python 怎么用曲线拟合数据

使用 Python 将 sigmoid 函数(“S”形曲线)拟合到数据中

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