plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show()returnplot_test() AI代码助手复制代码 拟合和绘制解果如下: 当然,curve_fit()函数不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合和绘制,仿照代码中的形式,可以适用于任意形式的曲线的拟合和绘制,只要定义好合适的曲线方程即可。 如高斯曲线拟合,曲线函数形式如下: d...
y_test = np.zeros((1,len(x_test))) for i in range(len(x_test)): y_test[0][i] = predit(x_test[i],b0,b1) # 绘制图像 xx = np.linspace(0, 5) yy = b0*xx + b1 pl.plot(xx,yy,'k-') pl.scatter(x,y,cmap=pl.cm.Paired) pl.scatter(x_test,y_test[0],cmap=pl.cm....
在Python语言中,可以利用scipy库中的curve_fit函数进行曲线拟合。 curve_fit是scipy库中的一个函数,用于拟合给定的数据点到指定的函数模型。它使用非线性最小二乘法来拟合数据,并返回最优的拟合参数。 使用curve_fit进行曲线拟合的一般步骤如下: 导入必要的库和模块: ...
popt, pcov = curve_fit(linear_function, x, y) 6、输出结果 拟合完成后,curve_fit函数会返回两个值:popt和pcov,popt是一个包含拟合参数的数组,pcov是一个包含协方差矩阵的数组,我们可以使用这些值来绘制拟合曲线和原始数据点: 绘制原始数据点和拟合曲线 plt.scatter(x, y, label='Data Points') plt.plot...
random.default_rng() y_noise = 0.2 * rng.normal(size=xdata.size) ydata = y + y_noise # 拟合 popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata) ## 设置参数取值范围 popt1, pcov1 = curve_fit(func, xdata, ydata, bounds=(0, [3., 1., 0.5])) # 可视化 plt.plot(xdata, ydata, '...
现在,我们可以使用curve_fit来拟合这些数据: popt,pcov=curve_fit(exponential_func,x,y) 1. 拟合完成后,curve_fit函数会返回两个值。其中,popt是最优参数的数组,pcov是协方差矩阵。 最后,我们可以绘制拟合曲线并将观测数据点绘制在图上: plt.plot(x,y,'ro',label='Original data')# 绘制观测数据点plt.plo...
plt.plot(x,y_fitted,'-b', label ='Fitted curve') plt.legend() plt.show() print (para[0]) if __name__=='__main__': main() 最终拟合的参数结果: [-1.99437662 5.03789895 10.00150115] 二, 使用curve_fit() 进行拟合 Note:使用 curve_fit(),主要的区别在于拟合函数的定义不同 ...
x_value, y_value=get_data() popt, pcov=curve_fit(func, x_value, y_value) # 绘图 plt.plot(x_value, y_value,'b-', label='data') plt.plot(x_value, func(x_value,*popt),'r-', label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f'%tuple(popt)) ...
plt.plot(x,y,'.',x,linear_func(x,*popt),'-',x,parabolic_func(x,*popt),'--')plt.show() 在上面的代码中,用户可以使用scipy.optimize.curve_fit()函数来进行曲线拟合。用户需要指定要拟合的函数类型,以及要拟合的数据。curve_fit()函数会自动计算拟合参数,并返回最佳拟合参数和拟合协方差矩阵。
1、一次二次多项式拟合 一次二次比较简单,直接使用numpy中的函数即可,polyfit(x, y, degree)。 2、指数幂数拟合curve_fit 使用scipy.optimize 中的curve_fit...