本文实例讲述了Python实现的拟合二元一次函数功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
背景:
使用scipy拟合一元二次函数。
参考:
HYRY Studio-《用Python做科学计算》
代码:
# -*- coding:utf-8 -*- #! python3 import numpy as np from scipy.optimize import leastsq import pylab as pl def func(x,p): """ 数组拟合函数 """ A,k,theta = p return A*(x-k)**2+theta def residuals(p,y,x): """ 残差 """ return y-func(x,p) x = np.linspace(0,2,100) A,k,theta = 10.,1,2. #真实数据参数 y0 = func(x,[A,k,theta]) #真实数据 y1 = y0 + 2 * np.random.randn(len(x)) #加入噪声序列 p0 = [7.,0.2,1.] plsq = leastsq(residuals,p0,args = (y1,x)) print("真实参数:",[A,k,theta]) print("拟合参数:",plsq[0]) #试验数据拟合后的参数 pl.plot(x,y0,label = "real") pl.plot(x,y1,label = "real+noise") pl.plot(x,func(x,plsq[0]),label = "fitting") pl.legend() pl.show()
结果:
(貌似这里的求解方法用了智能算法,因为每次的结果都有细小差异。具体资料没见到,以后有精力再找)
真实参数: [10.0, 1, 2.0]
拟合参数: [ 10.83391995 0.98950039 1.63356065]
PS:这里再为大家推荐两款相似的在线工具供大家参考:
在线多项式曲线及曲线函数拟合工具:
http://tools.jb51.net/jisuanqi/create_fun
在线绘制多项式/函数曲线图形工具:
http://tools.jb51.net/jisuanqi/fun_draw
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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2024年09月27日
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