python中用polyfit擬合出的函數(shù)怎么能直接調用？

首先分兩種情況：

為孝義等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設計制作服務，及孝義網(wǎng)站建設行業(yè)解決方案。主營業(yè)務為成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、孝義網(wǎng)站設計，以傳統(tǒng)方式定制建設網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務。我們深信只要達到每一位用戶的要求，就會得到認可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠！

1.交互窗口處執(zhí)行：這個時候由于python的強制縮進，因此想要結束函數(shù)的定義只需要按兩下enter即可。

2.在.py文件中編寫，結束函數(shù)只需要不再縮進即可

調用函數(shù)方法相同，把函數(shù)名及參數(shù)寫上就可以了，如果有返回值可以

r=functionA(var1)

附：測試代碼（python3運行通過）

# -*- coding:utf-8 -*-

#author:zfxcx

def pt():

print("hello")

pt()

Python 中的函數(shù)擬合

很多業(yè)務場景中，我們希望通過一個特定的函數(shù)來擬合業(yè)務數(shù)據(jù)，以此來預測未來數(shù)據(jù)的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費變化等)

本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法：多項式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。

通過多項式擬合，我們只需要指定想要擬合的多項式的最高項次是多少即可。

運行結果：

對于自定義函數(shù)擬合，不僅可以用于直線、二次曲線、三次曲線的擬合，它可以適用于任意形式的曲線的擬合，只要定義好合適的曲線方程即可。

運行結果：

Python最小二乘法擬合與作圖

在函數(shù)擬合中，如果用p表示函數(shù)中需要確定的參數(shù)，那么目標就是找到一組p，使得下面函數(shù)S的值最小：

這種算法稱為最小二乘法擬合。Python的Scipy數(shù)值計算庫中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數(shù)，可以對數(shù)據(jù)進行最小二乘擬合計算。

此處利用該函數(shù)對一段弧線使用圓方程進行了擬合，并通過Matplotlib模塊進行了作圖，程序內容如下：

Python的使用中需要導入相應的模塊，此處首先用 import 語句

分別導入了numpy, leastsq與pylab模塊，其中numpy模塊常用用與數(shù)組類型的建立，讀入等過程。leastsq則為最小二乘法擬合函數(shù)。pylab是繪圖模塊。

接下來我們需要讀入需要進行擬合的數(shù)據(jù)，這里使用了 numpy.loadtxt() 函數(shù)：

其參數(shù)有：

進行擬合時，首先我們需要定義一個目標函數(shù)。對于圓的方程，我們需要圓心坐標(a,b)以及半徑r三個參數(shù)，方便起見用p來存儲：

緊接著就可以進行擬合了， leastsq() 函數(shù)需要至少提供擬合的函數(shù)名與參數(shù)的初始值：

返回的結果為一數(shù)組，分別為擬合得到的參數(shù)與其誤差值等，這里只取擬合參數(shù)值。

leastsq() 的參數(shù)具體有：

輸出選項有：

最后我們可以將原數(shù)據(jù)與擬合結果一同做成線狀圖，可采用 pylab.plot() 函數(shù)：

pylab.plot() 函數(shù)需提供兩列數(shù)組作為輸入，其他參數(shù)可調控線條顏色，形狀，粗細以及對應名稱等性質。視需求而定，此處不做詳解。

pylab.legend() 函數(shù)可以調控圖像標簽的位置，有無邊框等性質。

pylab.annotate() 函數(shù)設置注釋，需至少提供注釋內容與放置位置坐標的參數(shù)。

pylab.show() 函數(shù)用于顯示圖像。

最終結果如下圖所示：

用Python作科學計算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq