python數(shù)據(jù)擬合之scipy.optimize.curve_fit解讀
更新時間：2022年12月14日 08:53:09 作者：Dylan_zlh
這篇文章主要介紹了python數(shù)據(jù)擬合之scipy.optimize.curve_fit解讀，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
scipy.optimize.curve_fit解讀
相比numpy庫的多項(xiàng)式擬合函數(shù)polyfit，scipy.optimize模塊中的函數(shù)curve_fit能夠擬合的函數(shù)范圍更廣，不局限于多項(xiàng)式函數(shù)
已有數(shù)據(jù)
# 導(dǎo)入模塊 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit
# 導(dǎo)入數(shù)據(jù) x = np.linspace(0,1.0,11) y = np.array([-0.447, 1.978, 3.28, 6.16, 7.08, 7.34, 7.66, 9.56, 9.48, 9.30, 11.2])
# 擬合二次多項(xiàng)式
f = lambda x, a, b, c: a*x**2 + b*x + c
# popt為擬合參數(shù)，pcov為參數(shù)的協(xié)方差矩陣
popt, pcov = curve_fit(f, x, y)
print("擬合的參數(shù)值a,b,c分別為：", popt)
# x=0.25, 0.35的預(yù)測值
print("x=0.25, 0.35的預(yù)測值為", f(np.array([0.25, 0.35]), *popt))擬合的參數(shù)值a,b,c分別為： [-9.81083901 20.12929291 -0.03167108]
x=0.25, 0.35的預(yù)測值為 [4.38747471 5.81175366]
plt.rc('font', size=15)
plt.plot(x, y, '*') # 觀測值數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖
# 擬合數(shù)據(jù)的折線圖
plt.plot(np.linspace(0.0, 1.0, 50), f(np.linspace(0.0, 1.0, 50), *popt), '-')
plt.show()
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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