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)

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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(jié)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(jié)果：

Python如何畫函數(shù)的曲線

輸入以下代碼導入我們用到的函數(shù)庫。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(0,5,0.1);

y=np.sin(x);

plt.plot(x,y)

采用剛才代碼后有可能無法顯示下圖，然后在輸入以下代碼就可以了：

plt.show()

python之KS曲線

# 自定義繪制ks曲線的函數(shù)

def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag):

# 對y_test,y_score重新設置索引

y_test.index = np.arange(len(y_test))

#y_score.index = np.arange(len(y_score))

# 構(gòu)建目標數(shù)據(jù)集

target_data = pd.DataFrame({'y_test':y_test, 'y_score':y_score})

# 按y_score降序排列

target_data.sort_values(by = 'y_score', ascending = False, inplace = True)

# 自定義分位點

cuts = np.arange(0.1,1,0.1)

# 計算各分位點對應的Score值

index = len(target_data.y_score)*cuts

scores = target_data.y_score.iloc[index.astype('int')]

# 根據(jù)不同的Score值，計算Sensitivity和Specificity

Sensitivity = []

Specificity = []

for score in scores:

? ? # 正例覆蓋樣本數(shù)量與實際正例樣本量

? ? positive_recall = target_data.loc[(target_data.y_test == positive_flag) (target_data.y_scorescore),:].shape[0]

? ? positive = sum(target_data.y_test == positive_flag)

? ? # 負例覆蓋樣本數(shù)量與實際負例樣本量

? ? negative_recall = target_data.loc[(target_data.y_test != positive_flag) (target_data.y_score=score),:].shape[0]

? ? negative = sum(target_data.y_test != positive_flag)

? ? Sensitivity.append(positive_recall/positive)

? ? Specificity.append(negative_recall/negative)

# 構(gòu)建繪圖數(shù)據(jù)

plot_data = pd.DataFrame({'cuts':cuts,'y1':1-np.array(Specificity),'y2':np.array(Sensitivity),

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'ks':np.array(Sensitivity)-(1-np.array(Specificity))})

# 尋找Sensitivity和1-Specificity之差的最大值索引

max_ks_index = np.argmax(plot_data.ks)

plt.plot([0]+cuts.tolist()+[1], [0]+plot_data.y1.tolist()+[1], label = '1-Specificity')

plt.plot([0]+cuts.tolist()+[1], [0]+plot_data.y2.tolist()+[1], label = 'Sensitivity')

# 添加參考線

plt.vlines(plot_data.cuts[max_ks_index], ymin = plot_data.y1[max_ks_index],

? ? ? ? ? ymax = plot_data.y2[max_ks_index], linestyles = '--')

# 添加文本信息

plt.text(x = plot_data.cuts[max_ks_index]+0.01,

? ? ? ? y = plot_data.y1[max_ks_index]+plot_data.ks[max_ks_index]/2,

? ? ? ? s = 'KS= %.2f' %plot_data.ks[max_ks_index])

# 顯示圖例

plt.legend()

# 顯示圖形

plt.show()

# 調(diào)用自定義函數(shù)，繪制K-S曲線

plot_ks(y_test = y_test, y_score = y_score, positive_flag = 1)

python中提供的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換函數(shù)有哪些,作用是什么?

作用就是把合理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為需要的類型。int()整數(shù)，float()浮點數(shù)，str()字符串，list()列表，tuple()元組，set()集合……

比如a='12'這個是字符串類型，用int函數(shù)a=int(a)這時變量a就是整型，字符串'12'變?yōu)榱苏麛?shù)12。Python沒有變量聲明的要求，變量的屬性在賦值時確定，這樣變量的類型就很靈活。

有一種題目判斷一個整數(shù)是否回文數(shù)，用字符串來處理就很簡單

a=1234321#整數(shù)

if str(a)==str(a)[::-1]:#借助字符串反轉(zhuǎn)比較就可以確定是否回文數(shù)。

還比如元組b=(1,3,2,4)，元組是不可以更新刪除排序成員的，但是列表是可以的，通過列表函數(shù)進行轉(zhuǎn)換來實現(xiàn)元組的更新刪除和排序。

b=(1,3,2,4)

b=list(b)

b.sort()

b=tuple(b)

這時得到的元組b就是一個升序的元組(1,2,3,4)

再比如你要輸入創(chuàng)建整數(shù)列表或者整數(shù)元組基本上寫法相同，就是用對應的函數(shù)來最后處理。

ls=list(map(int,input().split()))#這個就是列表

tup=tuple(map(int,input().split()))#這個就是元組

再比如有個叫集合的，集合有唯一性，可以方便用來去重。

ls=[1,2,3,1,2,3,1,2,3]

ls=list(set(ls))#通過set()去重后，現(xiàn)在的ls里就是[1,2,3]去重后的列表。

python有沒有將圖像變成函數(shù)的方法

有

當然有,這就是Python函數(shù)圖像工具(EXE)。 本程序運用Python中最令人喜愛的數(shù)據(jù)處理工具numpy和超強的圖像庫matplotlib,實現(xiàn)13種不同類別函數(shù)的分類圖像整理,展示圖像均可以保存為圖片的形式,具備拖動、放大等功能