如何利用Python擬合函數(shù)曲線詳解
使用Python擬合函數(shù)曲線需要用到一些第三方庫(kù)：
- numpy：科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫(kù)（例如：矩陣）
- matplotlib：繪圖庫(kù)
- scipy：科學(xué)計(jì)算庫(kù)
如果沒(méi)有安裝過(guò)這些庫(kù)，需要在命令行中輸入下列代碼進(jìn)行安裝：
pip install numpy matplotlib scipy
擬合多項(xiàng)式
''' Author: CloudSir Date: 2021-08-01 13:40:50 LastEditTime: 2021-08-02 09:41:54 LastEditors: CloudSir Description: Python擬合多項(xiàng)式 https://github.com/cloudsir ''' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = [2.83, 9.53, 14.52, 21.57, 38.26, 53.92, 73.15, 101.56, 129.54, 169.75, 207.59] z1 = np.polyfit(x, y, 3) #用3次多項(xiàng)式擬合，輸出系數(shù)從高到0 p1 = np.poly1d(z1) #使用次數(shù)合成多項(xiàng)式 y_pre = p1(x) plt.plot(x,y,'.') plt.plot(x,y_pre) plt.show()
函數(shù)說(shuō)明
np.polyfit(x, y, n)
功能：擬合曲線
參數(shù)：
- x，y：x和y的原始數(shù)據(jù)
- n：要擬合的次數(shù)
返回值：
- 一個(gè)列表，擬合出的系數(shù)，順序?yàn)閺母叩降?/li>
例： n=3時(shí)，會(huì)利用
a x 3 + b x 2 + c x + d
擬合函數(shù)，并返回?cái)M合出的系數(shù) [a, b, c, d]????
np.poly1d(li, r=False)
功能：生成多項(xiàng)式函數(shù)
參數(shù)：
li:
當(dāng)沒(méi)有r參數(shù)或 r=False 時(shí)，傳入一個(gè)系數(shù)列表(次數(shù)從高到低)，利用該列表生成多項(xiàng)式函數(shù)并返回
import numpy as np
f = np.poly1d([2, 3, 4])
“”" f ( x ) = 2 x 2 + 3 x + 4
"""print(f(2)) # 18
當(dāng)參數(shù) r=True 時(shí)，傳入一個(gè)根列表，利用該列表生成多項(xiàng)式函數(shù)并返回
import numpy as np
f = np.poly1d([2, 3, 4], True)
“”“ f ( x ) = ( x − 2 ) ∗ ( x − 3 ) ∗ ( x − 4 )
”""print(f(0)) # -24
返回值：
見(jiàn)上
擬合任意函數(shù)
'''
Author: CloudSir
Date: 2021-08-03 15:01:17
LastEditTime: 2021-08-03 15:26:05
LastEditors: CloudSir
Description: Python擬合任意函數(shù)
https://github.com/cloudsir
'''
# 引用庫(kù)函數(shù)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize as op
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來(lái)正常顯示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來(lái)正常顯示負(fù)號(hào)
# 需要擬合的函數(shù)
def f_1(x, A, B, C):
return A * x**2 + B * x + C
# 需要擬合的數(shù)據(jù)組
x_group = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y_group = [2.83, 9.53, 14.52, 21.57, 38.26, 53.92, 73.15, 101.56, 129.54, 169.75, 207.59]
# 得到返回的A，B值
A, B, C = op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)[0]
# 數(shù)據(jù)點(diǎn)與原先的進(jìn)行畫(huà)圖比較
plt.scatter(x_group, y_group, marker='o',label='真實(shí)值')
x = np.arange(0, 15, 0.01)
y = A * x**2 + B *x + C
plt.plot(x, y,color='red',label='擬合曲線')
plt.legend() # 顯示label
plt.show()
函數(shù)說(shuō)明
op.curve_fit(f, x, y)
功能：擬合任意函數(shù)
參數(shù)：
f：要擬合的函數(shù)類型
# 構(gòu)建一個(gè)二次函數(shù)
def f(x, A, B, C):
return A * x**2 + B * x + C
op.curve_fit(f, x, y) # 進(jìn)行擬合
x, y：x和y的原始數(shù)據(jù)
返回值：一個(gè)元組 (popt,pcov)
- popt是一個(gè)一維數(shù)組，表示得到的擬合方程的參數(shù)。
- pcov是一個(gè)二維數(shù)組，是在popt參數(shù)下得到的協(xié)方差。
總結(jié)
到此這篇關(guān)于如何利用Python擬合函數(shù)曲線的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python擬合函數(shù)曲線內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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