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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

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[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:


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