可以在Python中將其實現(xiàn)為一個新的獨立函數(shù)，名為evaluate_arima_model（），它將時間序列數(shù)據(jù)集作為輸入，以及具有p，d和q參數(shù)的元組作為輸入。
創(chuàng)新互聯(lián)建站專業(yè)為企業(yè)提供渾南網(wǎng)站建設(shè)、渾南做網(wǎng)站、渾南網(wǎng)站設(shè)計、渾南網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁設(shè)計與制作、渾南企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，十載渾南做網(wǎng)站經(jīng)驗，不只是建網(wǎng)站，更提供有價值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
數(shù)據(jù)集分為兩部分：初始訓練數(shù)據(jù)集為66％，測試數(shù)據(jù)集為剩余的34％。
savetxt
import numpy as np
i2 = np.eye(2)
np.savetxt("eye.txt", i2)
3.4 讀入CSV文件
# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800
c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True) #index從0開始
3.6.1 算術(shù)平均值
np.mean(c) = np.average(c)
3.6.2 加權(quán)平均值
t = np.arange(len(c))
np.average(c, weights=t)
3.8 極值
np.min(c)
np.max(c)
np.ptp(c) 最大值與最小值的差值
3.10 統(tǒng)計分析
np.median(c) 中位數(shù)
np.msort(c) 升序排序
np.var(c) 方差
3.12 分析股票收益率
np.diff(c) 可以返回一個由相鄰數(shù)組元素的差
值構(gòu)成的數(shù)組
returns = np.diff( arr ) / arr[ : -1] #diff返回的數(shù)組比收盤價數(shù)組少一個元素
np.std(c) 標準差
對數(shù)收益率
logreturns = np.diff( np.log(c) ) #應(yīng)檢查輸入數(shù)組以確保其不含有零和負數(shù)
where 可以根據(jù)指定的條件返回所有滿足條件的數(shù)
組元素的索引值。
posretindices = np.where(returns 0)
np.sqrt(1./252.) 平方根，浮點數(shù)
3.14 分析日期數(shù)據(jù)
# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800
dates, close=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(1,6), converters={1:datestr2num}, unpack=True)
print "Dates =", dates
def datestr2num(s):
return datetime.datetime.strptime(s, "%d-%m-%Y").date().weekday()
# 星期一 0
# 星期二 1
# 星期三 2
# 星期四 3
# 星期五 4
# 星期六 5
# 星期日 6
#output
Dates = [ 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 1. 2. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0.
1. 2. 3. 4.]
averages = np.zeros(5)
for i in range(5):
indices = np.where(dates == i)
prices = np.take(close, indices) #按數(shù)組的元素運算,產(chǎn)生一個數(shù)組作為輸出。
a = [4, 3, 5, 7, 6, 8]
indices = [0, 1, 4]
np.take(a, indices)
array([4, 3, 6])
np.argmax(c) #返回的是數(shù)組中最大元素的索引值
np.argmin(c)
3.16 匯總數(shù)據(jù)
# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800
#得到第一個星期一和最后一個星期五
first_monday = np.ravel(np.where(dates == 0))[0]
last_friday = np.ravel(np.where(dates == 4))[-1]
#創(chuàng)建一個數(shù)組，用于存儲三周內(nèi)每一天的索引值
weeks_indices = np.arange(first_monday, last_friday + 1)
#按照每個子數(shù)組5個元素，用split函數(shù)切分數(shù)組
weeks_indices = np.split(weeks_indices, 5)
#output
[array([1, 2, 3, 4, 5]), array([ 6, 7, 8, 9, 10]), array([11,12, 13, 14, 15])]
weeksummary = np.apply_along_axis(summarize, 1, weeks_indices,open, high, low, close)
def summarize(a, o, h, l, c): #open, high, low, close
monday_open = o[a[0]]
week_high = np.max( np.take(h, a) )
week_low = np.min( np.take(l, a) )
friday_close = c[a[-1]]
return("APPL", monday_open, week_high, week_low, friday_close)
np.savetxt("weeksummary.csv", weeksummary, delimiter=",", fmt="%s") #指定了文件名、需要保存的數(shù)組名、分隔符(在這個例子中為英文標點逗號)以及存儲浮點數(shù)的格式。
0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png
格式字符串以一個百分號開始。接下來是一個可選的標志字符：-表示結(jié)果左對齊，0表示左端補0，+表示輸出符號(正號+或負號-)。第三部分為可選的輸出寬度參數(shù)，表示輸出的最小位數(shù)。第四部分是精度格式符，以”.”開頭，后面跟一個表示精度的整數(shù)。最后是一個類型指定字符，在例子中指定為字符串類型。
numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)
def my_func(a):
... """Average first and last element of a 1-D array"""
... return (a[0] + a[-1]) * 0.5
b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
np.apply_along_axis(my_func, 0, b) #沿著X軸運動，取列切片
array([ 4., 5., 6.])
np.apply_along_axis(my_func, 1, b) #沿著y軸運動，取行切片
array([ 2., 5., 8.])
b = np.array([[8,1,7], [4,3,9], [5,2,6]])
np.apply_along_axis(sorted, 1, b)
array([[1, 7, 8],
[3, 4, 9],
[2, 5, 6]])
3.20 計算簡單移動平均線
(1) 使用ones函數(shù)創(chuàng)建一個長度為N的元素均初始化為1的數(shù)組，然后對整個數(shù)組除以N，即可得到權(quán)重。如下所示：
N = int(sys.argv[1])
weights = np.ones(N) / N
print "Weights", weights
在N = 5時，輸出結(jié)果如下：
Weights [ 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2] #權(quán)重相等
(2) 使用這些權(quán)重值，調(diào)用convolve函數(shù)：
c = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,),unpack=True)
sma = np.convolve(weights, c)[N-1:-N+1] #卷積是分析數(shù)學中一種重要的運算，定義為一個函數(shù)與經(jīng)過翻轉(zhuǎn)和平移的另一個函數(shù)的乘積的積分。
t = np.arange(N - 1, len(c)) #作圖
plot(t, c[N-1:], lw=1.0)
plot(t, sma, lw=2.0)
show()
3.22 計算指數(shù)移動平均線
指數(shù)移動平均線(exponential moving average)。指數(shù)移動平均線使用的權(quán)重是指數(shù)衰減的。對歷史上的數(shù)據(jù)點賦予的權(quán)重以指數(shù)速度減小，但永遠不會到達0。
x = np.arange(5)
print "Exp", np.exp(x)
#output
Exp [ 1. 2.71828183 7.3890561 20.08553692 54.59815003]
Linspace 返回一個元素值在指定的范圍內(nèi)均勻分布的數(shù)組。
print "Linspace", np.linspace(-1, 0, 5) #起始值、終止值、可選的元素個數(shù)
#output
Linspace [-1. -0.75 -0.5 -0.25 0. ]
(1)權(quán)重計算
N = int(sys.argv[1])
weights = np.exp(np.linspace(-1. , 0. , N))
(2)權(quán)重歸一化處理
weights /= weights.sum()
print "Weights", weights
#output
Weights [ 0.11405072 0.14644403 0.18803785 0.24144538 0.31002201]
(3)計算及作圖
c = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,),unpack=True)
ema = np.convolve(weights, c)[N-1:-N+1]
t = np.arange(N - 1, len(c))
plot(t, c[N-1:], lw=1.0)
plot(t, ema, lw=2.0)
show()
3.26 用線性模型預(yù)測價格
(x, residuals, rank, s) = np.linalg.lstsq(A, b) #系數(shù)向量x、一個殘差數(shù)組、A的秩以及A的奇異值
print x, residuals, rank, s
#計算下一個預(yù)測值
print np.dot(b, x)
3.28 繪制趨勢線
x = np.arange(6)
x = x.reshape((2, 3))
x
array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
np.ones_like(x) #用1填充數(shù)組
array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
類似函數(shù)
zeros_like
empty_like
zeros
ones
empty
3.30 數(shù)組的修剪和壓縮
a = np.arange(5)
print "a =", a
print "Clipped", a.clip(1, 2) #將所有比給定最大值還大的元素全部設(shè)為給定的最大值，而所有比給定最小值還小的元素全部設(shè)為給定的最小值
#output
a = [0 1 2 3 4]
Clipped [1 1 2 2 2]
a = np.arange(4)
print a
print "Compressed", a.compress(a 2) #返回一個根據(jù)給定條件篩選后的數(shù)組
#output
[0 1 2 3]
Compressed [3]
b = np.arange(1, 9)
print "b =", b
print "Factorial", b.prod() #輸出數(shù)組元素階乘結(jié)果
#output
b = [1 2 3 4 5 6 7 8]
Factorial 40320
print "Factorials", b.cumprod()
#output
SciPy 里面的子函數(shù)庫optimize， 一般情況下可用curve_fit函數(shù)直接擬合或者leastsq做最小二乘
1.基本概念
多項式回歸(Polynomial Regression)是研究一個因變量與一個或多個自變量間多項式的回歸分析方法。如果自變量只有一個 時，稱為一元多項式回歸；如果自變量有多個時，稱為多元多項式回歸。
?
1.在一元回歸分析中，如果依變量y與自變量x的關(guān)系為非線性的，但是又找不到適當?shù)暮瘮?shù)曲線來擬合，則可以采用一元多項式回歸。
2.多項式回歸的最大優(yōu)點就是可以通過增加x的高次項對實測點進行逼近，直至滿意為止。
3.事實上，多項式回歸可以處理相當一類非線性問題，它在回歸分析 中占有重要的地位，因為任一函數(shù)都可以分段用多項式來逼近。
?
2.實例
我們在前面已經(jīng)根據(jù)已知的房屋成交價和房屋的尺寸進行了線 性回歸，繼而可以對已知房屋尺寸，而未知房屋成交價格的實例進行了成 交價格的預(yù)測，但是在實際的應(yīng)用中這樣的擬合往往不夠好，因此我們在 此對該數(shù)據(jù)集進行多項式回歸。
目標：對房屋成交信息建立多項式回歸方程，并依據(jù)回歸方程對房屋價格進行預(yù)測
?
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model
#導(dǎo)入線性模型和多項式特征構(gòu)造模塊
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
datasets_X =[]
datasets_Y =[]
fr =open('prices.txt','r')
#一次讀取整個文件。
lines =fr.readlines()
#逐行進行操作，循環(huán)遍歷所有數(shù)據(jù)
for line in lines:
#去除數(shù)據(jù)文件中的逗號
items =line.strip().split(',')
#將讀取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為int型，并分別寫入datasets_X和datasets_Y。
datasets_X.append(int(items[0]))
datasets_Y.append(int(items[1]))
#求得datasets_X的長度，即為數(shù)據(jù)的總數(shù)。
length =len(datasets_X)
#將datasets_X轉(zhuǎn)化為數(shù)組， 并變?yōu)槎S，以符合線性回 歸擬合函數(shù)輸入?yún)?shù)要求
datasets_X= np.array(datasets_X).reshape([length,1])
#將datasets_Y轉(zhuǎn)化為數(shù)組
datasets_Y=np.array(datasets_Y)
minX =min(datasets_X)
maxX =max(datasets_X)
#以數(shù)據(jù)datasets_X的最大值和最小值為范圍，建立等差數(shù)列，方便后續(xù)畫圖。
X=np.arange(minX,maxX).reshape([-1,1])
#degree=2表示建立datasets_X的二 次多項式特征X_poly。
poly_reg =PolynomialFeatures(degree=2)
X_ploy =poly_reg.fit_transform(datasets_X)
lin_reg_2=linear_model.LinearRegression()
lin_reg_2.fit(X_ploy,datasets_Y)
#查看回歸方程系數(shù)
print('Cofficients:',lin_reg_2.coef_)
#查看回歸方程截距
print('intercept',lin_reg_2.intercept_)
plt.scatter(datasets_X,datasets_Y,color='red')
plt.plot(X,lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(X)),color='blue')
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')
plt.show()
運行結(jié)果：
Cofficients: [0.00000000e+00 4.93982848e-02 1.89186822e-05]
intercept 151.8469675050044
通過多項式回歸擬合的曲線與 數(shù)據(jù)點的關(guān)系如下圖所示。依據(jù)該 多項式回歸方程即可通過房屋的尺 寸，來預(yù)測房屋的成交價格。
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基于Python的多項式擬合方法 1. 直接上代碼進行介紹 __author__ ='Administrator' # coding=utf8 # 導(dǎo)入相關(guān)包 importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp frompandasimportread_csv fromsklearn.metricsimportr2_score...
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python機器學習 | 多項式回歸和擬合_Claire_chen_jia的博客...
多項式回歸中,加入了特征的更高次方(例如平方項或立方項),也相當于增加了模型的自由度,用來捕獲數(shù)據(jù)中非線性的變化。 多項式擬合lm_sklearn之多項式回歸 weixin_34419561的博客 601 '''多項式回歸:若希望回歸模型更好的擬合訓練樣本...
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最新發(fā)布 Python回歸預(yù)測建模實戰(zhàn)-多項式回歸預(yù)測房價（附源碼和實現(xiàn)效果）
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sklearn實現(xiàn)非線性回歸模型
sklearn實現(xiàn)非線性回歸模型 前言： sklearn實現(xiàn)非線性回歸模型的本質(zhì)是通過線性模型實現(xiàn)非線性模型，如何實現(xiàn)呢？sklearn就是先將非線性模型轉(zhuǎn)換為線性模型，再利用線性模型的算法進行訓練模型。 一、線性模型解決非線性模型的思想 1、樣本數(shù)據(jù)如下 x y 1 45000 2 50000 3 60000 4 80000 5 110000 6 15000...
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多項式擬合,模型的復(fù)雜度以及權(quán)重的變化_今晚打佬虎的博客...
sklearn,提供了多項式特征的方法: fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures X=np.arange(6).reshape(3,2)poly=PolynomialFeatures(2)poly.fit_transform(X)array([[1.,0.,1.,0.,0.,1.],[1.,2.,3.,4.,6.,9...
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python數(shù)據(jù)處理三:使用sklearn實現(xiàn)曲線擬合_耐心的小黑的博客-CSDN博 ...
from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#獲取待擬合數(shù)據(jù)x = np.linspace(1, 50, 50)f = np.poly1d([2,5,10])y ...
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機器學習（十）線性多項式回歸之房價與房屋尺寸關(guān)系
一.線性回歸 （1）線性回歸 ? 線性回歸(Linear Regression)是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分 析方法。 ? 線性回歸利用稱為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對一個或多個自變量和因變量之間關(guān)系進行建模。這種函數(shù)是一個或多個稱為回歸系數(shù)的模型參數(shù)的線性組合。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸,大于一個自變量情況的叫做多元回歸 線性回歸：使用形如y=w T x+b的線性模型擬合數(shù)據(jù)輸入和輸出之間的映射關(guān)系的。 線性回歸有很多實際的用途，分為以下兩類： 1.如果目標是預(yù)測或者映射，線性回歸可以用來對觀測數(shù)據(jù)集的y和X的值擬合出一個預(yù)測模型。
python完成非線性擬合
在之前的博客"使用python來完成數(shù)據(jù)的線性擬合"當中，介紹了基于python,使用三種方法完成線性擬合的理論和代碼實現(xiàn)。同樣經(jīng)常會碰到樣本分布呈現(xiàn)非線性關(guān)系的情況，那么如何擬合出來呢？本文側(cè)重對數(shù)據(jù)已經(jīng)有建模，但是準確的關(guān)系需要得以確定的情況。 如果想直接求出擬合系數(shù)，而不清楚原本模型的話，直接利用theta = np.polyfit(X, Y_noise, deg=4)得到y(tǒng)=a*x^4+b*x^3+c*x^2+d方程的theta=[a,b,c,d]。這里deg=4表...
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sklearn實現(xiàn)多項式回歸_盛夏未來的博客
sklearn實現(xiàn)多項式回歸 多項式回歸 一個數(shù)據(jù)集,用散點圖畫出來如下圖,可以看到此時用一條直線(或者超平面)是不能擬合的,所以需要用一個多項式表示的曲線(或者超曲面)才能得到更好的擬合結(jié)果。
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多項式回歸+房價與房屋尺寸的非線性擬合
多項式回歸 多項式回歸（Polynomial Regression）是研究一個因變量與一個或多個自變量間多項式的回歸分析方法。如果自變量只有一個時，稱為一元多項式回歸；如果自變量有多個時，稱為多元多項式回歸。 在一元回歸分析中，如果依變量y與自變量X的關(guān)系為非線性的，但是又找不到適當?shù)暮瘮?shù)曲線來擬合，則可以采用一元多項式回歸。后續(xù)的實例就是這個例子。 多項式回歸的最大優(yōu)點就是可以通過增加X的高次...
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Python機器學習應(yīng)用 | 多項式回歸
1 多項式回歸多項式回歸(Polynomial Regression)是研究一個因變量與一個或多個自變量間多項式的回歸分析方法。如果自變量只有一個時，稱為一元多項式回歸；如果自變量有多個時，稱為多元多項式回歸。 在一元回歸分析中，如果依變量y與自變量x的關(guān)系為非線性的，但是又找不到適當?shù)暮瘮?shù)曲線來擬合，則可以采用一元多項式回歸。 多項式回歸的最大優(yōu)點就是可以通過增加x的高次項對實測點進行逼近，直
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多項式擬合lm_sklearn之多項式回歸
'''多項式回歸：若希望回歸模型更好的擬合訓練樣本數(shù)據(jù)，可以使用多項式回歸器。一元多項式回歸：數(shù)學模型：y = w0 + w1 * x^1 + w2 * x^2 + .... + wn * x^n將高次項看做對一次項特征的擴展得到：y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + .... + wn * xn那么一元多項式回歸即可以看做為多元線性回歸，可以使用LinearRegressio...
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sklearn多項式擬合
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【Scikit-Learn】多項式擬合
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n_dots = 20 x = np.linspace(0, 1, n_dots) # [0, 1] 之間創(chuàng)建 20 個點 y = np.sqrt(x) + 0.2*np.random.rand(n_dots) - 0....
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python 非線性多項式擬合_淺析多項式回歸與sklearn中的Pipeline
0x00 前言 之前我們介紹了簡單線性回歸，其輸入特征只有一維，即：；推廣到多維特征，即多元線性回歸：。但是在線性回歸的背后是有一個很強的假設(shè)條件：數(shù)據(jù)存在線性關(guān)系。但是更多的數(shù)據(jù)之間具有非線性關(guān)系。因此對線性回歸法進行改進，使用多項式回歸法，可以對非線性數(shù)據(jù)進行處理。0x01 什么是多項式回歸 研究一個因變量與一個或多個自變量間多項式的回歸分析方法，稱為多項式回歸(Polynomial...
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機器學習-sklearn-多項式回歸-對函數(shù)擬合-看學習曲線（均方誤差MSE）-pipeline
python sklearn pipeline做函數(shù)擬合，-看學習曲線（均方誤差MSE）
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sklearn實現(xiàn)多項式回歸
1）生成數(shù)據(jù)集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n_train, n_test, true_w, true_b = 100, 100, [1.2, -3.4, 5.6], 5 # X = np.linspace(-3,3,n_train+n_test) X = np.random.normal(size=(n_train...
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多項式回歸
線性回歸只能擬合簡單的 線性問題，當現(xiàn)在數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度不能使用線性擬合，這時要考慮非線性擬合?，F(xiàn)在考慮一種最簡單的非線性擬合--多項式回歸。 多項式回歸的含義是直接從線性回歸過度到非線性，簡單的做法可以將原來的特征的冪次方作為一個新的特征，這樣隨著特征的逐漸復(fù)雜，它也能夠解決非線性數(shù)據(jù)的擬合問題，這種從線性特征集上擴展過來的模型，稱為多項式回歸。 首先創(chuàng)建非線性帶噪聲的數(shù)據(jù)集 import...
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sklearn多項式回歸
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jan 29 22:57:10 2018 @author: Administrator """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression#導(dǎo)入線性回歸
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【機器學習】多項式回歸python實現(xiàn)
使用python實現(xiàn)多項式回歸，沒有使用sklearn等機器學習框架，目的是幫助理解算法的原理。 使用一個簡單的數(shù)據(jù)集來模擬，只有幾條數(shù)據(jù)。 代碼 從數(shù)據(jù)集中讀取X和y。 為X添加二次方項，用Z替換。 給Z添加 1 列，初始化為 1 ，用來求偏置項。 劃分訓練集和測試集。 將Z和y的訓練集轉(zhuǎn)換為矩陣形式。 和線性回歸類似，使用正規(guī)方程法，先驗證矩陣的可逆性。 去掉Z中全為1的列。 使用測試集...
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sklearn線性回歸完成多次項函數(shù)和正弦函數(shù)擬合
這樣兩個式子，使用sklearn 線性回歸進行擬合 直接上代碼 得到結(jié)果：score : 0.9902512046606555 mse : 7940.310765934783畫圖結(jié)果：對于正玄曲線原始數(shù)據(jù)畫圖 degree定成三階擬合圖 degree定成二階擬合圖degree定成六階擬合圖，效果非常好，但不知道是不是有點過擬合了、? 話不多說，直接上代碼：...
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熱門推薦 python運用sklearn進行數(shù)據(jù)擬合和回歸
在上一篇講了最小二乘法實現(xiàn)線性回歸的原理，實現(xiàn)方面用的是python的static.optimize中的leastsq求出擬合函數(shù)。本篇通過sklearn庫中的模塊來進行擬合和線性回歸，并計算擬合誤差。 對于線性回歸來說，無論是用什么工具實現(xiàn)，步驟都是大同小異的： 初始化多項式方程 對多項式方程進行多次迭代，通過最小二乘法求出使平方損失函數(shù)最小情況下的擬合方程。 對模型預(yù)測結(jié)果進行評估 調(diào)整參數(shù)...
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sklearn-多項式回歸
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression #載入數(shù)據(jù) data = np.genfromtxt("job.csv",delim...
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[機器學習與scikit-learn-31]：算法-回歸-線性模擬擬合擬合非線性數(shù)據(jù)-概述
作者主頁(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文網(wǎng)址： 目錄 第1章 什么是線性與非線性關(guān)系 1.1 描述對象 1.2 什么是線性與非線性關(guān)系 第2章 數(shù)據(jù)（分布）的線性與非線性 2.1 什么是線性與非線性數(shù)據(jù)（擬合、模擬回歸） 2.2什么是線性與非線性可分數(shù)據(jù)（分類、邏輯回歸） 2.3 分類問題的擬合表達 第3章 模型的線性與非線性 3.1 線性模型 3.2 特定的非線性模型 3.3 通用的非線性模型：多項式非線性模型（Polyn.
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from scipy.optimize import fmin
def myfunc(x):
return x**2-4*x+8
print fmin(myfunc, 0)
def myfunc(p):
x, y = p
return x**2+y**2+8
print fmin(myfunc, (1, 1))
復(fù)制代碼
fmin的第一個參數(shù)是一個函數(shù)，這個函數(shù)的參數(shù)是一個數(shù)組，數(shù)組中每個元素是一個變量，因此對于多元函數(shù)，需要在myfunc內(nèi)部將數(shù)組的內(nèi)容展開。
重慶分公司
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