python怎么拟合曲线,python拟合曲线误差分析
在实际项目中，经常会有这样的需求，对采集到的数据进行处理(曲线拟合)，然后计算出一些想要的参数，比如峰值/倾角值/周期等。下面文章主要介绍如何使用Python拟合函数曲线的相关信息。有需要的可以参考一下。
00-1010拟合多项式函数描述拟合任意函数函数描述总结用Python拟合函数曲线需要一些第三方库：
Numpy:科学计算基础库(例如：matplotlib:绘图库scipy:科学计算库如果这些库还没有安装，需要在命令行输入以下代码进行安装：
pip安装numpy matplotlib scipy
目录
Author:云Sir
日期： 2021年8月1日
最后编辑时间： 2021-08-02 209333436
LastEditors:云先生
描述： Python拟合多项式
https://github.com/cloudsir
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
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) #用三次多项式拟合，输出系数从高到零。
P1=np.poly1d(z1) #使用合成多项式的次数
y_pre=p1(x)
plt.plot(x，y，.)
plt.plot(x，y_pre)
plt.show()
拟合多项式
np.polyfit(x，y，n)
功能：曲线拟合
参数：
x，y:x和y的原始数据n:拟合的次数返回值：
拟合系数列表，按从高到低的顺序排列：当n=3时，它将使用
a x 3 b x 2 c x d
拟合函数，并返回拟合的系数[a，b，c，d]
np.poly1d(li，r=False)
函数：生成多项式函数
参数：
li:
当没有R参数或者r=False时，传入一个系数列表(从最高到最低)，用这个列表生成多项式函数并返回。
将numpy作为np导入
f=np.poly1d([2，3，4])
" " f (x )=2 x 2 3 x 4
打印(f(2)) # 18
当参数r=True时，传入一个根列表，多项式函数由该列表生成并返回。
将numpy作为np导入
f=np.poly1d([2，3，4]，True)
" " " f(x)=(x2)(x3)(x4)
"
打印(f(0)) # -24
返回值：
见上
函数说明
Author:云Sir
日期： 2021-08-03 15:01:17
最后编辑时间： 2021-08-03 1533333336
LastEditors:云先生
描述： Python拟合任意函数
https://github.com/cloudsir
#参考库函数
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从scipy导入优化为op
PLT . RC params[ font . sans-serif ]=[ sim hei ]#用于正常显示中文。
PLT . RC params[ axes . unicode _ MINUS ]=false #用于正常显示负号。
#要安装的功能
def f1(x，A，B，C):
返回A * x**2 B * x C
#要拟合的数据集
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]
#获取返回的A，B值
a，B，C=op.curve_fit(f_1，x_group，y_group)[0]
#绘制数据点并与原始数据点进行比较
Plt.scatter (x _ group，y _ group，marker= o ，label= real value )
x=np.arange(0，15，0.01)
y=A * x**2 B *x C
Plt.plot (x，y，color= red ，label=拟合曲线)
Plt.legend() #显示标签
plt.show()
拟合任意函数
op.curve_fit(f，x，y)
函数：拟合任意函数
参数：
f:要拟合的函数类型
#构建一个二次函数
定义f(x，A，B，C):
返回A * x**2 B * x C
Op.curve_fit(f，x，y) #进行拟合
x，y:x和y的原始数据
返回值：一个元组(popt，pcov)
Popt是一维数组，表示得到的拟合方程的参数。Pcov是一个二维数组，是popt参数下得到的协方差。
函数说明
关于如何使用Python来拟合函数曲线的这篇文章到此结束。关于Python拟合函数曲线的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
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