對python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit詳解

更新時間：2018年12月29日 09:54:29 作者：yefengzhichen

今天小編就為大家分享一篇對python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

1、一次二次多項式擬合

一次二次比較簡單，直接使用numpy中的函數(shù)即可，polyfit(x, y, degree)。

2、指數(shù)冪數(shù)擬合curve_fit

使用scipy.optimize 中的curve_fit，冪數(shù)擬合例子如下：

from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
def func(x, a, b, c):
 return a * np.exp(-b * x) + c
 
xdata = np.linspace(0, 4, 50)
y = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)
ydata = y + 0.2 * np.random.normal(size=len(xdata))
plt.plot(xdata,ydata,'b-')
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)
#popt數(shù)組中，三個值分別是待求參數(shù)a,b,c
y2 = [func(i, popt[0],popt[1],popt[2]) for i in xdata]
plt.plot(xdata,y2,'r--')
print popt

下面是原始數(shù)據(jù)和擬合曲線：

python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit

下面是指數(shù)擬合例子：

def fund(x, a, b):
 return x**a + b
 
xdata = np.linspace(0, 4, 50)
y = fund(xdata, 2.5, 1.3)
ydata = y + 4 * np.random.normal(size=len(xdata))
plt.plot(xdata,ydata,'b-')
popt, pcov = curve_fit(fund, xdata, ydata)
#popt數(shù)組中，三個值分別是待求參數(shù)a,b,c
y2 = [fund(i, popt[0],popt[1]) for i in xdata]
plt.plot(xdata,y2,'r--')
print popt

下圖是原始數(shù)據(jù)和擬合曲線：

python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit

以上這篇對python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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