y_fit = nonlinear_func(x_fit, a_fit, b_fit, c_fit) # 绘制原始散点和拟合曲线 plt.scatter(x_data, y_data, label='Data') plt.plot(x_fit, y_fit, 'r', label='Fit') plt.legend() plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Nonl
plt.plot(X, model_func(X, *params), color='red', label='Nonlinear Fit') plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Nonlinear Regression Fit') plt.legend() plt.show() 在这个示例中,我们使用一个指数衰减函数作为非线性模型,并通过curve_fit函数来拟合数据点。 3.2 非线性回归的优缺点 非...
model = sm.OLS(y, x).fit() y_fit = model.predict(x) 绘制原始数据和拟合曲线 plt.scatter(x[:, 1], y, label='Original Data') plt.plot(x[:, 1], y_fit, color='red', label='Fitted Curve') plt.legend() plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Linear Regression using S...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fit# 定义二次函数defquadratic(x,a,b,c):returna*x**2+b*x+c# 生成示例数据x_data=np.linspace(-10,10,100)y_data=quadratic(x_data,1,2,3)+np.random.normal(0,5,size=x_data.shape)# 非线性回归params,covariance=curve_f...
# 使用curve_fit函数拟合模型popt,pcov=curve_fit(model,x_data,y_data)# 绘图plt.scatter(x_data,y_data,label='Observed Data',color='blue',alpha=0.5)plt.plot(x_data,model(x_data,*popt),label='Fitted Model',color='red')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('Nonlinear Regression ...
3. 非线性回归(Nonlinear Regression) 拟合参数:根据定义的非线性函数而定,通常是函数的参数。 使用库:SciPy的curve_fit函数。 代码示例: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit # 示例数据 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array(...
popt, pcov = curve_fit(func, X, ydata) #输出拟合结果 print("拟合参数:", popt) ``` 四、非线性方程拟合(Nonlinear Equation Fitting) 非线性方程拟合可以用于更一般的数据拟合问题。Python中可以使用scipy库的leastsq函数进行非线性方程拟合。以下是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np from...
It is used in some forms of nonlinear regression. The basis of the method is to approxim en.wikipedia.orghttps://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.htmlscipy.optimize.curve_fit — SciPy v1.5.2 Reference Guide Function with signature jac(x, ...) which ...
ax.set_title("Scatter plot of data with best fit lines") 我们需要使用sm.add_constant实用程序例程,以便建模步骤将包括一个常数值: pred_x = sm.add_constant(x) 现在,我们可以为我们的第一组数据创建一个OLS模型,并使用fit方法来拟合模型。然后,我们使用summary方法打印数据的摘要: ...
在这段代码中,我们首先定义了一个模型函数model_func,然后使用curve_fit来拟合数据,p0为初始参数的猜测值。 二、使用SCIKIT-LEARN进行机器学习模型拟合 Scikit-learn是一个强大的机器学习库,提供了一套全面的算法来处理各种数据建模任务。对于曲线拟合问题,Scikit-learn可以使用线性回归、多项式回归等方法。