Python 怎么用曲線擬合數(shù)據(jù)

Python中利用guiqwt進行曲線數(shù)據(jù)擬合。

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示例程序：

圖形界面如下：

python_numpy最小二乘法的曲線擬合

在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy實用的最小二乘法理解 ，就可以用最小二乘法做曲線擬合了

從結(jié)果中可以看出，直線擬合并不能對擬合數(shù)據(jù)達到很好的效果，下面我們介紹一下曲線擬合。

b=[y1]

[y2]

......

[y100]

解得擬合函數(shù)的系數(shù)[a,b,c.....d]

CODE:

根據(jù)結(jié)果可以看到擬合的效果不錯。

我們可以通過改變

來調(diào)整擬合效果。

如果此處我們把擬合函數(shù)改為最高次為x^20的多項式

所得結(jié)果如下：

矯正 過擬合 現(xiàn)象

在保持?jǐn)M合函數(shù)改為最高次為x^20的多項式的條件下，增大樣本數(shù)：

通過結(jié)果可以看出，過擬合現(xiàn)象得到了改善。

python有沒有哪個庫能實現(xiàn)三維曲面的擬合？該如何實現(xiàn)？

matlab的話

方法一

用[xx,yy] = meshgrid(x_min:step:x_max,y_min:step:y_max)生成x和y的坐標(biāo)

用zz = griddata(x,y,z,xx,yy,'v4')插值生成相應(yīng)的z坐標(biāo)

方法二

用tri = delaunay(x,y)讓點自行連接成一個個三角形

trisurf(tri,x,y,z)生成曲面

再用shading interp 插值擬合

如果你的曲面在xy平面的投影不是矩形的話，記得用inpolygon吧不在區(qū)域內(nèi)的點刪除掉

Python 中的函數(shù)擬合

很多業(yè)務(wù)場景中，我們希望通過一個特定的函數(shù)來擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以此來預(yù)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(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：