importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fit# 生成散点数据x=np.linspace(0,10,100)y=2*x+np.random.randn(100)# 添加随机噪声# 定义拟合函数deffit_func(x,a,b):returna*x+b# 进行曲线拟合params,params_covariance=curve_fit(fit_func,x,y)# 绘制拟合曲线plt.scatter(...
步骤1:导入所需库 首先,我们需要导入Python中用于绘图和数据处理的库。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportcurve_fit 1. 2. 3. 步骤2:准备数据 准备你的数据点,这里我们使用numpy数组来存储x和y坐标。 x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([2.1,2.9,3.8,5.1,6.3]) 1....
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...
d = figure2[1]# 从数组把常数项取出来 y2 = b * c + d# 推导出函数表达式 # 绘制拟合图像 plt.plot(season, y2, linestyle='dotted') plt.show()
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 =...
```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import linregress x = np.random.rand(20) y = np.random.rand(20) ``` 3.绘制散点图 现在,我们可以使用 matplotlib 库来绘制散点图。我们可以使 用 plt.scatter()函数来绘制散� python散点图拟合曲线并显示公式_...
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...
散点图拟合曲线是一种常见的数据分析和可视化方法,通过在散点图上拟合一条曲线,可以更好地理解数据之间的关系。在Python中,我们可以使用scipy库中的curve_fit函数来实现散点图拟合曲线的功能。 为了更好地理解散点图拟合曲线的过程,我们以一个具体的问题为例进行说明。假设我们有一组数据,分别表示X和Y轴的值,我们...
在数据分析和可视化中,散点图和拟合曲线是常用的工具,可以帮助我们更好地理解数据之间的关系。本文将介绍如何使用Python中的matplotlib库来绘制散点图和拟合曲线,并通过一个实际问题的示例来演示整个过程。 实际问题 假设我们有一组数据,包括学习时间和考试成绩的关系。我们想要探究学习时间和考试成绩之间是否存在一定的关...