python 擬合線，擬合函數

• • 擬合過程
  • 繪制散點圖及擬合線
  • 評估指標R方

擬合過程

polyfit()函數可以使用最小二乘法將一些點擬合成一條曲線

numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False) # x:要擬合點的橫坐標 # y:要擬合點的縱坐標 # deg:自由度.例如:自由度為2,那么擬合出來的曲線就是二次函數,自由度是3,擬合出來的曲線就是3次函數 numpy.poly1d(c_or_r, r=False, variable=None)

參數1：為一個數組，若沒有參數2，則生成一個多項式，例如
　　p = np.poly1d([2,3,5,7])
　　print§ ==>>2x3 + 3x2 + 5x + 7 數組中的數值為coefficient（系數），從后往前 0，1，2.。。為位置書的次數
參數2：若參數2為True，則表示把數組中的值作為根，然后反推多項式，例如
　　q = np.poly1d([2,3,5],True)
　　print(q) ===>>(x - 2)(x - 3)(x - 5) = x3 - 10x2 + 31x -30
參數3：variable=‘z’表示改變未知數的字母，例如：
　q = np.poly1d([2,3,5],True,varibale = ‘z’)
　print(q) ===>>(z - 2)(z - 3)(z - 5) = z3 - 10z2 + 31z -30

使用poly1d()函數幫我們拼接方程

import numpy as np parameter = np.polyfit(x, y, 3) # 擬合3次方程的參數 p = np.poly1d(parameter) # 組合 方程 y2 = p(x) # 擬合后y值

繪制散點圖及擬合線

plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y2, color='g') plt.show()

評估指標R方

利用相關系數矩陣計算R方

correlation = np.corrcoef(y, y2)[0,1] #相關系數 correlation**2 #R方

poly1d函數自帶的輸出結果

p = np.poly1d(parameter,variable='x') print(p)

參考鏈接：
https://blog.csdn.net/fffsolomon/article/details/104831050
https://www.cnblogs.com/zhouzhe-blog/p/9621679.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 拟合线，拟合函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。