散点图是一种常见的数据可视化方法,用于显示两个变量之间的关系。有时我们希望通过一条曲线来近似拟合这些散点,以便更好地理解和预测数据的趋势。Python提供了强大的工具和库,可以轻松地根据散点图拟合曲线。 数据生成和散点图绘制 为了演示拟合曲线的过程,我们首先需要生成一组散点数据,并绘制散点图。在上面的代码...
根据给出的.mat格式文件,通过 python 的scipy.io库进行读入,转变为字典格式之后进行数据提取,找到PathChan数据块,提取出(x,y)数据表,之后根据坐标做出原始数据的散点图如下: 可以从上图中大致看到路径大致为一个四边形。 线性拟合 由于线性拟合使用的是直线,所以可以通过原始数据的散点图可以得到,需要四条直线进行...
python大作业-图形化关于散点图拟合曲线 importnumpy as npimporttkinter as tkfromtkinterimportmessageboxfrommatplotlib.backends.backend_tkaggimportFigureCanvasTkAggfrommatplotlib.figureimportFiguredefplot_data(x, y, ax):#绘制散点图ax.scatter(x, y, label="Data Points")defplot_fit(x, y, ax):#多项式...
plt.title('THIS IS TITLE') plt.xlabel('THIS IS X LABEL', labelpad=15) plt.ylabel('THIS IS Y LABEL', labelpad=15) # 计算拟合方程 b = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])# 原始数据x轴是标签,所以这里简单生成一个序列 figure2 = np.polyfit(b, data_lis...
spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.pc_relevant_paycolumn_v2&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.pc_relevant_paycolumn_v2&utm_relevant_index=2...
同样的 x 变量和 y 变量,描述的同样的数据,可以用散点图和平滑曲线图,从中都可以看出数据的趋势,ggplot中可以很容易的将这两个图结合在一张图上。...# 散点图 ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y =...
同样的 x 变量和 y 变量,描述的同样的数据,可以用散点图和平滑曲线图,从中都可以看出数据的趋势,ggplot中可以很容易的将这两个图结合在一张图上。...# 散点图 ggplot(data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y =...
python散点图拟合曲线 函数拟合方法? 函数拟合方法? 方法1:多项式拟合多项式拟合 1 x=[1 23 4 5 6 7 8 9 ]2 3 y=[9 7 6 3-1 25 7 20 ]4 P=多项式拟合(x,y,3)%三阶多项式拟合 5 6 Xi=0:。2:10 7 8 Yi=polyval(P,Xi)%找到对应的y值...
Python 散点图拟合成曲线图:新手向导 作为一名刚入行的开发者,你可能会遇到需要将数据点通过曲线拟合来更直观地展示数据关系的情况。在Python中,我们可以使用matplotlib库来绘制散点图,并通过numpy和scipy库来进行曲线拟合。以下是一步步的指导,帮助你实现这一目标。