python擬合指數(shù)函數(shù)初始值如何設(shè)定

求擬合函數(shù)，首先要有因變量和自變量的一組測試或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)，根據(jù)已知的曲線y=f(x)，擬合出Ex和En系數(shù)。當(dāng)用擬合出的函數(shù)與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合程度愈高，說明擬合得到的Ex和En系數(shù)是合理的。吻合程度用相關(guān)系數(shù)來衡量，即R^2。首先，我們需要打開Python的shell工具，在shell當(dāng)中新建一個(gè)對(duì)象member，對(duì)member進(jìn)行賦值。 2、這里我們所創(chuàng)建的列表當(dāng)中的元素均屬于字符串類型，同時(shí)我們也可以在列表當(dāng)中創(chuàng)建數(shù)字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數(shù)對(duì)已經(jīng)創(chuàng)建的列表添加元素，具體如下圖所示，會(huì)自動(dòng)在列表的最后的位置添加一個(gè)元素。 4、再來使用extend對(duì)來添加列表元素，如果是添加多個(gè)元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數(shù)添加列表元素，insert中有兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)即為插入的位置，第二個(gè)參數(shù)即為插入的元素。origin擬合中參數(shù)值是程序擬合的結(jié)果，自定義函數(shù)可以設(shè)置參數(shù)的初值，也可以不設(shè)定參數(shù)的初值。

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一般而言，擬合結(jié)果不會(huì)因?yàn)槌踔档牟煌刑蟮钠睿绻詈艽?，說明數(shù)據(jù)和函數(shù)不太匹配，需要對(duì)函數(shù)進(jìn)行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關(guān)系。不同的初始值得出的系數(shù)是完全不一樣的。這要通過多次選擇和比較，才能得到較為合理的初值。一般的方法，可以通過隨機(jī)數(shù)并根據(jù)方程的特性來初選。

python指數(shù)怎么打出來

python指數(shù)這樣打出來。

1、知道當(dāng)0，指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞減的，當(dāng)a1時(shí)，指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞增的。首先要定義出指數(shù)函數(shù)，將a值做不同初始化。

2、利用numpy構(gòu)造出自變量，利用定義的指數(shù)函數(shù)來計(jì)算出因變量。

3、有了自變量和因變量的一些散點(diǎn)，模擬平時(shí)畫函數(shù)操作，描點(diǎn)繪圖。

求一道Python題，是關(guān)于定義函數(shù)和身體指數(shù)的，謝謝各位大神啦?。。?/h2>

按照題目要求編寫的Python程序如下

def calBMI(height,weight):

BMI=weight/(height*height)

if BMI18.5:

return [BMI,"過輕"]

elif BMI24:

return [BMI,"正常"]

elif BMI28:

return [BMI,"過重"]

else:

return [BMI,"肥胖"]

import re

s=input("請(qǐng)輸入你的身高(米)和體重(公斤)【逗號(hào)隔開】：")

s1=re.split(r'[,，]',s)

height=float(s1[0])

weight=float(s1[1])

name="李子健"

bmi=calBMI(height,weight)

print("{}的測算結(jié)果為：".format(name))

print("BMI:%.2f"%bmi[0])

print(bmi[1])

源代碼(注意源代碼的縮進(jìn))

python怎么表示指數(shù)？

其中有兩個(gè)非常漂亮的指數(shù)函數(shù)圖就是用python的matplotlib畫出來的。這一期，我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數(shù)函數(shù)。

圖 1 a1圖 1 a1

我們知道當(dāng)0 ，指數(shù)函數(shù) 是單調(diào)遞減的，當(dāng)a1 時(shí)，指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞增的。所以我們首先要定義出指數(shù)函數(shù)，將a值做不同初始化

import math

...

def exponential_func(x, a): #定義指數(shù)函數(shù)

y=math.pow(a, x)

return y

然后，利用numpy構(gòu)造出自變量，利用上面定義的指數(shù)函數(shù)來計(jì)算出因變量

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構(gòu)造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值

有了自變量和因變量的一些散點(diǎn)，那么就可以模擬我們平時(shí)畫函數(shù)操作——描點(diǎn)繪圖，利用下面代碼就可以實(shí)現(xiàn)

import math

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導(dǎo)入坐標(biāo)軸加工模塊

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫布

ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創(chuàng)建一個(gè)繪圖區(qū)對(duì)象ax

fig.add_axes(ax) #將繪圖區(qū)對(duì)象添加到畫布中

def exponential_func(x, a=2): #定義指數(shù)函數(shù)

y=math.pow(a, x)

return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構(gòu)造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值

ax.plot(X, Y) #繪制指數(shù)函數(shù)

plt.show()

圖 2 a=2

圖2雖簡單，但麻雀雖小五臟俱全，指數(shù)函數(shù)該有都有，接下來是如何讓其看起來像我們?cè)谧鲌D紙上面畫的那么美觀，這里重點(diǎn)介紹axisartist 坐標(biāo)軸加工類，在的時(shí)候我們已經(jīng)用過了，這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來將坐標(biāo)軸好好打扮一番。

圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp