十年网站开发经验 + 多家企业客户 + 靠谱的建站团队
量身定制 + 运营维护+专业推广+无忧售后,网站问题一站解决
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)
成都创新互联公司-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比阳新网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式阳新网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们,业务覆盖阳新地区。费用合理售后完善,10多年实体公司更值得信赖。
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:
不写出y=f(x)这样的表达式,由隐函数的等式直接绘制图像,以x²+y²+xy=1的图像为例,使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下(注意python里的乘幂符号是**而不是^,还有,python的sympy工具箱的等式不是a==b,而是a-b或者Eq(a,b),这几点和matlab的区别很大)
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
输入以下代码导入我们用到的函数库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,5,0.1);
y=np.sin(x);
plt.plot(x,y)
采用刚才代码后有可能无法显示下图,然后在输入以下代码就可以了:
plt.show()
打开Python,使用import导入numpy和matplotlib.pyplot模块。输入函数数据,然后使用plt.show()展示绘制的图像即可。