python根據坐標點擬合曲線繪圖

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import os import numpy as np from scipy import log from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt import math from sklearn.metrics import r2_score # 字體 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 擬合函數 def func(x, a, b): # y = a * log(x) + by = x/(a*x+b)return y# 擬合的坐標點 x0 = [2, 4, 8, 10, 24, 28, 32, 48] y0 = [6.66,8.35,10.81,11.55,13.63,13.68,13.69,13.67]# 擬合，可選擇不同的method result = curve_fit(func, x0, y0,method='trf') a, b = result[0] # 繪制擬合曲線用 x1 = np.arange(2, 48, 0.1) #y1 = a * log(x1) + b y1 = x1/(a*x1+b)x0 = np.array(x0) y0 = np.array(y0) # 計算r2 y2 = x0/(a*x0+b) #y2 = a * log(x0) + b r2 = r2_score(y0, y2) #plt.figure(figsize=(7.5, 5)) # 坐標字體大小 plt.tick_params(labelsize=11) # 原數據散點 plt.scatter(x0,y0,s=30,marker='o')# 橫縱坐標起止 plt.xlim((0, 50)) plt.ylim((0, round(max(y0))+2))# 擬合曲線 plt.plot(x1, y1, "blue") plt.title("標題",fontsize=13) plt.xlabel('X（h）',fontsize=12) plt.ylabel('Y（%）',fontsize=12) # 指定點，y=9時求x p = round(9*b/(1-9*a),2) #p = b/(math.log(9/a)) p = round(p, 2) # 顯示坐標點 plt.scatter(p,9,s=20,marker='x') # 顯示坐標點橫線、豎線 plt.vlines(p, 0, 9, colors = "c", linestyles = "dashed") plt.hlines(9, 0, p, colors = "c", linestyles = "dashed") # 顯示坐標點坐標值 plt.text(p, 9, (float('%.2f'% p),9),ha='left', va='top', fontsize=11) # 顯示公式 m = round(max(y0)/10,1) print(m) plt.text(48, m, 'y= x/('+str(round(a,2))+'*x+'+str(round(b,2))+')', ha='right',fontsize=12) plt.text(48, m, r'$R^2=$'+str(round(r2,3)), ha='right', va='top',fontsize=12) # True 顯示網格 # linestyle 設置線顯示的類型(一共四種) # color 設置網格的顏色 # linewidth 設置網格的寬度 plt.grid(True, linestyle = "--", color = "g", linewidth = "0.5") plt.show()

總結

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