Python实现二维曲线拟合的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

如下所示:

from numpy import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.close()
fig=plt.figure()
plt.grid(True)
plt.axis([0,10,0,8])

#列出数据
point=[[1,2],[2,3],[3,6],[4,7],[6,5],[7,3],[8,2]]
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

#用于求出矩阵中各点的值
XSum = 0.0
X2Sum = 0.0
X3Sum = 0.0
X4Sum = 0.0
ISum = 0.0
YSum = 0.0
XYSum = 0.0
X2YSum = 0.0


#列出各点的位置
for i in range(0,len(point)):

 xi=point[i][0]
 yi=point[i][1]
 plt.scatter(xi,yi,color="red")
 show_point = "("+ str(xi) +","+ str(yi) + ")"
 plt.text(xi,yi,show_point)

 XSum = XSum+xi
 X2Sum = X2Sum+xi**2
 X3Sum = X3Sum + xi**3
 X4Sum = X4Sum + xi**4
 ISum = ISum+1
 YSum = YSum+yi
 XYSum = XYSum+xi*yi
 X2YSum = X2YSum + xi**2*yi

# 进行矩阵运算
# _mat1 设为 mat1 的逆矩阵
m1=[[ISum,XSum, X2Sum],[XSum, X2Sum, X3Sum],[X2Sum, X3Sum, X4Sum]]
mat1 = np.matrix(m1)
m2=[[YSum], [XYSum], [X2YSum]]
mat2 = np.matrix(m2)
_mat1 =mat1.getI()
mat3 = _mat1*mat2

# 用list来提取矩阵数据
m3=mat3.tolist()
a = m3[0][0]
b = m3[1][0]
c = m3[2][0]
# 绘制回归线
x = np.linspace(0,10)
y = a + b*x + c*x**2
plt.plot(x,y)
show_line = "y="+str(a)+"+("+str(b)+"x)"+"+("+str(c)+"x2)";
plt.title(show_line)
plt.show()

以上这篇Python实现二维曲线拟合的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python嵌套函数,作用域与偏函数用法实例分析

本文实例讲述了Python嵌套函数,作用域与偏函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 内嵌函数(嵌套函数): 意思:在函数里面再定义一个新的函数 如果在函数体内不调用内嵌的...

python编程测试电脑开启最大线程数实例代码

python编程测试电脑开启最大线程数实例代码

本文实例代码主要实现python编程测试电脑开启最大线程数,具体实现代码如下。 #!/usr/bin/env python #coding=gbk import thr...

python基于multiprocessing的多进程创建方法

本文实例讲述了python基于multiprocessing的多进程创建方法。分享给大家供大家参考。具体如下: import multiprocessing import time...

使用python绘制人人网好友关系图示例

代码依赖:networkx matplotlib 复制代码 代码如下: #! /bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import urll...

python实现二分类的卡方分箱示例

解决的问题: 1、实现了二分类的卡方分箱; 2、实现了最大分组限定停止条件,和最小阈值限定停止条件; 问题,还不太清楚,后续补充。 1、自由度k,如何来确定,卡方阈值的自由度为 分箱数-...