python数据拟合主要可采用numpy库,库的安装可直接用pip install numpy
等。
1. 原始数据:假如要拟合的数据yyy来自sin函数,np.sin
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xxx = np.arange(0, 1000) # x值,此时表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值,转化成度
2. 测试不同阶的多项式,例如7阶多项式拟合,使用np.polyfit拟合,np.polyld得到多项式系数
z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用7次多项式拟合,可改变多项式阶数; p1 = np.poly1d(z1) #得到多项式系数,按照阶数从高到低排列 print(p1) #显示多项式
3. 求对应xxx的各项拟合函数值
yvals=p1(xxx) # 可直接使用yvals=np.polyval(z1,xxx)
4. 绘图如下
plt.plot(xxx, yyy, '*',label='original values') plt.plot(xxx, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') plt.legend(loc=4) # 指定legend在图中的位置,类似象限的位置 plt.title('polyfitting') plt.show()
5. np.polyfit函数:采用的是最小二次拟合,numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False),前三个参数是必须的
官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.polyfit.html
6. np.polyld函数:得到多项式系数,主要有三个参数
A one-dimensional polynomial class. A convenience class, used to encapsulate "natural" operations on polynomials so that said operations may take on their customary form in code (see Examples). Parameters ---------- c_or_r : array_like The polynomial's coefficients, in decreasing powers, or if the value of the second parameter is True, the polynomial's roots (values where the polynomial evaluates to 0). For example, ``poly1d([1, 2, 3])`` returns an object that represents :math:`x^2 + 2x + 3`, whereas ``poly1d([1, 2, 3], True)`` returns one that represents :math:`(x-1)(x-2)(x-3) = x^3 - 6x^2 + 11x -6`. r : bool, optional If True, `c_or_r` specifies the polynomial's roots; the default is False. variable : str, optional Changes the variable used when printing `p` from `x` to `variable` (see Examples).
参数1表示:在没有参数2(也就是参数2默认False时),参数1是一个数组形式,且表示从高到低的多项式系数项,例如参数1为[4,5,6]表示:
参数2表示:为True时,表示将参数1中的参数作为根来形成多项式,即参数1为[4,5,6]时表示:(x-4)(x-5)(x-6)=0,也就是:
参数3表示:换参数标识,用惯了x,可以用 t,s之类的
用法:
1. 直接进行运算,例如多项式的平方,分别得到
xx=np.poly1d([1,2,3]) print(xx) yy=xx**2 #求平方,或者用 xx * xx print(yy)
2. 求值:
yy(1) = 36
3. 求根:即等式为0时的未知数值
yy.r
4. 得到系数形成数组:
yy.c 为:array([ 1, 4, 10, 12, 9])
5. 返回最高次幂数:
yy.order = 4
6. 返回系数:
yy[0] —— 表示幂为0的系数
yy[1] —— 表示幂为1的系数
总结
以上所述是小编给大家介绍的python多项式拟合之np.polyfit 和 np.polyld详解,希望对大家有所帮助,也非常感谢大家对网站的支持!
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]