xy_res.append(res)##print(xy_res)##计算残差平方和:22.8833439288 -->越小拟合情况越好xy_res_sum=np.dot(xy_res,xy_res)#print(xy_res_sum)##如果数据拟合模型效果好,残差应该遵从正态分布(0,d*d:这里d表示残差)#画样本点stats.probplot(np.array(xy_res),dist="norm",plot=pylab) pylab.show()...
xy_res.append(res)##print(xy_res)##计算残差平方和:22.8833439288 -->越小拟合情况越好xy_res_sum=np.dot(xy_res,xy_res)#print(xy_res_sum) ##如果数据拟合模型效果好,残差应该遵从正态分布(0,d*d:这里d表示残差)#画样本点stats.probplot(np.array(xy_res),dist="norm",plot=pylab) pylab.show(...