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)中新建一個對象member，對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)對已經(jīng)創(chuàng)建的列表添加元素，具體如下圖所示，會自動在列表的最后的位置添加一個元素。 4、再來使用extend對來添加列表元素，如果是添加多個元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數(shù)添加列表元素，insert中有兩個參數(shù)，第一個參數(shù)即為插入的位置，第二個參數(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。
在青原等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計 網(wǎng)站設(shè)計制作按需求定制設(shè)計,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站設(shè)計,營銷型網(wǎng)站建設(shè),外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè),青原網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。
一般而言，擬合結(jié)果不會因?yàn)槌踔档牟煌刑蟮钠?，如果偏差很大，說明數(shù)據(jù)和函數(shù)不太匹配，需要對函數(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。
冪函數(shù)用最小二乘法擬合的方法：
1、最小二乘使所有點(diǎn)到曲線的方差最小。
2、利用最小二乘對掃描線上的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合，得到一條樣條曲線。
3、逐點(diǎn)計算每一個點(diǎn)Pi到樣條曲線的歐拉距離ei（即點(diǎn)到曲線的最短距離）即可。
例如A列是1,2,3,4,5,6
B列是1,4,9,16,25,36
選定A,B兩列的數(shù)據(jù)插入圖表XY散點(diǎn)圖完成
在生產(chǎn)的圖表中,鼠標(biāo)靠近某一個散點(diǎn),右鍵添加趨勢線類型選擇"乘冪",再在選項(xiàng)里面,勾選顯示公式
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(biāo)就是找到一組p，使得下面函數(shù)S的值最?。?/p>
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(jìn)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(jìn)行了擬合，并通過Matplotlib模塊進(jìn)行了作圖，程序內(nèi)容如下：
Python的使用中需要導(dǎo)入相應(yīng)的模塊，此處首先用 import 語句
分別導(dǎo)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(jìn)行擬合的數(shù)據(jù)，這里使用了 numpy.loadtxt() 函數(shù)：
其參數(shù)有：
進(jìn)行擬合時，首先我們需要定義一個目標(biāo)函數(shù)。對于圓的方程，我們需要圓心坐標(biāo)(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(jìn)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(jié)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(xiàng)有：
最后我們可以將原數(shù)據(jù)與擬合結(jié)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(diào)控線條顏色，形狀，粗細(xì)以及對應(yīng)名稱等性質(zhì)。視需求而定，此處不做詳解。
pylab.legend() 函數(shù)可以調(diào)控圖像標(biāo)簽的位置，有無邊框等性質(zhì)。
pylab.annotate() 函數(shù)設(shè)置注釋，需至少提供注釋內(nèi)容與放置位置坐標(biāo)的參數(shù)。
pylab.show() 函數(shù)用于顯示圖像。
最終結(jié)果如下圖所示：
用Python作科學(xué)計算
numpy.loadtxt
scipy.optimize.leastsq
轉(zhuǎn)自： python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit
1、一次二次多項(xiàng)式擬合
一次二次比較簡單，直接使用numpy中的函數(shù)即可，polyfit(x, y, degree)。
2、指數(shù)冪數(shù)擬合curve_fit
使用scipy.optimize 中的curve_fit，冪數(shù)擬合例子如下：
下面是指數(shù)擬合例子：
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(fèi)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(xiàng)式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。
通過多項(xiàng)式擬合，我們只需要指定想要擬合的多項(xiàng)式的最高項(xiàng)次是多少即可。
運(yùn)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(yùn)行結(jié)果：
重慶分公司
重慶分公司
