数据拟合求解方程参数

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据拟合求解方程参数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

首先引入三件套和scipy

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

拿到实验数据,通过pandas读取为DataFrame

data = pd.read_csv("W-900K.csv")
data.head()
ind val
0 0.0 899.56250
1 0.1 932.16851
2 0.2 977.79814
3 0.3 1029.72737
4 0.4 1131.46345

将数据绘制出来,以方便确认使用哪种方程进行拟合

plot1=plt.plot(data['ind'], data['val'], '*',label='original values')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(loc=4)
plt.title('ORIGIN VALUES')
plt.show()

技术图片

从上图曲线可以推断出,我们的数据应该符合指数分布,所以下面定义一个指数函数,将参数使用a,b,c预留出来.

def func(x,a,b,c):
    return a*np.exp(b*x) + c

进行拟合,得出上一步定义的参数, popt中得出的三个值分别代表上述函数中的三个参数 a,b,c

popt, pcov = curve_fit(func, data['ind'], data['val'])
print(popt)
[-443.68006622   -2.49480416 1293.98737632]

至此我们的求解已经结束,下面用得到的结果绘制出函数曲线以验证结果的正确性

# 原始数据
plt.plot(data['ind'], data['val'], '*',label='original values')
# 拟合出的数据
plt.plot(data['ind'], func(data['ind'],popt[0],popt[1],popt[2]), 'r',label='curve fit values')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(loc=4)
plt.title('COMPARISON')
plt.show()

技术图片

以上是关于数据拟合求解方程参数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

C++ opencv曲线拟合

OpenCASCADE解非线性方程组

如何从多项式拟合中提取方程?

数学建模第六章 微分方程建模

矩阵指数函数与常微分方程组求解

matlab 求解一个含参数方程代码