對(duì)python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit詳解
更新時(shí)間：2018年12月29日 09:54:29 作者：yefengzhichen
今天小編就為大家分享一篇對(duì)python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
1、一次二次多項(xiàng)式擬合
一次二次比較簡(jiǎn)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：
from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c xdata = np.linspace(0, 4, 50) y = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5) ydata = y + 0.2 * np.random.normal(size=len(xdata)) plt.plot(xdata,ydata,'b-') popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata) #popt數(shù)組中，三個(gè)值分別是待求參數(shù)a,b,c y2 = [func(i, popt[0],popt[1],popt[2]) for i in xdata] plt.plot(xdata,y2,'r--') print popt
下面是原始數(shù)據(jù)和擬合曲線：
下面是指數(shù)擬合例子：
def fund(x, a, b): return x**a + b xdata = np.linspace(0, 4, 50) y = fund(xdata, 2.5, 1.3) ydata = y + 4 * np.random.normal(size=len(xdata)) plt.plot(xdata,ydata,'b-') popt, pcov = curve_fit(fund, xdata, ydata) #popt數(shù)組中，三個(gè)值分別是待求參數(shù)a,b,c y2 = [fund(i, popt[0],popt[1]) for i in xdata] plt.plot(xdata,y2,'r--') print popt
下圖是原始數(shù)據(jù)和擬合曲線：
以上這篇對(duì)python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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