plt.title("Exponential Function Fitting") plt.xlabel('x coordinate') plt.ylabel('y coordinate') plt.legend() leg = plt.legend() # remove the frame of Legend, personal choice leg.get_frame().set_linewidth(0.0) #
plt.title("Exponential Function Fitting") plt.xlabel('x coordinate') plt.ylabel('y coordinate') plt.legend() leg = plt.legend() # remove the frame of Legend, personal choice leg.get_frame().set_linewidth(0.0) # remove the frame of Legend, personal choice #leg.get_frame().set_edgecolo...
def fitting_function(x, a, b): return a * x + b 生成数据 x_data = np.linspace(0, 10, 100) y_data = fitting_function(x_data, 2, 3) + np.random.normal(0, 1, 100) 数据拟合 popt, pcov = curve_fit(fitting_function, x_data, y_data) print("拟合参数:", popt) 3、大型数据...
Data fitting of exponential function y = p0 + p1 * np.exp(-p2*x) p[0] = 0.5216 p[1] = 2.5742 p[2] = 1.68753.3 Python 例程:多项式函数拟合 程序说明: scipy.optimize.leastsq() 本质上是求解带有待定参数的误差函数最小化问题,因此可以用于多项式函数的最小二乘拟合,使用方法与线性拟合、指数...
x_fit = np.linspace(min(x_data), max(x_data), 100) y_fit = exp_func(x_fit, a_fit, b_fit) plt.plot(x_fit, y_fit, color='red', label='Fitted function') # 添加图例和标签 plt.legend() plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Exponential Function Fitting') plt.show(...
plt.title('Double Exponential Function Fitting') plt.show() 拟合结果分析 拟合结果如下图所示: 我们可以看到,拟合曲线很好地展现了数据的趋势,说明双指数函数是一个较好的模型来描述数据。 模型评估 除了观察拟合曲线外,我们还可以使用各种指标来评估拟合的好坏。常用的指标包括均方根误差(RMSE)、决定系数(R-squa...
plt.plot(x_data, polynomial_function(x_data, *fit_params), color='r', label='Fitted Polynomial') plt.legend() plt.title('Polynomial Curve Fitting') plt.show() print(f'Fitted Parameters: a={fit_params[0]}, b={fit_params[1]}, c={fit_params[2]}') ...
linear fit:线性拟合 nonlinear curve fit:非线性拟合,可进入窗口选择所需的拟合形式。 在category中,exponential为指数拟合,logarithm为对数拟合。 选择category后,可进入function中选择具体的系数格式。 制定需要拟合的变量,进行拟合,图中会给出拟合函数的参数、不确定度 ...
让我们试着找出为什么这个实现耗时如此之长。考虑到fib主体中的代码量很小,很明显问题在于fib调用自身的次数。例如,查看与调用fib(6)相关的调用树。 图15-1 递归斐波那契的调用树 请注意,我们在反复计算相同的值。例如,fib被调用了三次,且每次调用都会引发四次额外的fib调用。想出一个好主意,即记录第一次调用...
回忆下装逼微积分“可导的函数是光滑的”，可以看到SRS的增长曲线已经不可导了，以至于出现了一个向外凸...