待拟合函数 y = alpha * pow(x, beta) 输入: x数组,y数组 输出: alpha,beta,相关系数R2 from scipy.optimize import leastsq from pylab import * import numpy as np xdata = np.array([4.79616, 11.63, 37.5534, 105.414]) ydata = np.array([1.33921, 0.755319, 0.34085, 0.0554339])…

python数据拟合主要可采用numpy库,库的安装可直接用pip install numpy等. 1. 原始数据:假如要拟合的数据yyy来自sin函数,np.sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xxx = np.arange(0, 1000) # x值,此时表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值,转化成度 2. 测试不同阶的多项式,例如7阶多项式拟合,使用np.polyfit拟合,np…

import numpy as np # from enthought.mayavi import mlab ''' ogrid[-1:5:6j,-1:5:6j] [array([[-1. ], [ 0.2], [ 1.4], [ 2.6], [ 3.8], [ 5. ]]), array([[-1. ,  0.2,  1.4,  2.6,  3.8,  5. ]])] ''' x,y = np.ogrid[-2:2:20j,-2:2:20j]  #返回两个数组,一个长度为1,一个列数为1.前三…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] def linear_regression(x, y): N = len(x) sumx = sum(x) sumy = sum(y) sumx2 = sum(x ** 2) sumxy = sum(x * y) A…

python据说功能强大,触角伸到各个领域,网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强,具备各种第三方包,除了性能软肋外,其他无可指摘,甚至可以同matlab等专业工具一较高下. 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下,确实Python相当贴合自然语言,终于编程语言也能说人话了,代码整体简洁.优雅.. 代码功能:给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据,利用这200个数据,使用遗传算法猜测这些数据是什么公式生成的. (说的太直白,一点都不高大上) 代码如下:…

python据说功能强大,触角伸到各个领域,网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强,具备各种第三方包,除了性能软肋外,其他无可指摘,甚至可以同matlab等专业工具一较高下. 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下,确实Python相当贴合自然语言,终于编程语言也能说人话了,代码整体简洁.优雅.. 代码功能:给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据,利用这200个数据,使用遗传算法猜测这些数据是什么公式生成的. (说的太直白,一点都不高大上) 代码如下:…

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据, 在python中的拟合过程为: ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ''' 设置样本数据,真实数据需要在这里处理 ''' ##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式 Xi=np.array([1,2,3,4,5,6]) #Yi=np.…

机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1.2.100次方的多项式对该数据进行拟合.拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import …

如果你在寻找卡方分布是什么?如何实现卡方检验?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述卡方.卡方检验及其python实现. 1. 卡方分布 1.1 简介 抽样分布有三大应用:T分布.卡方分布和$\Gamma$分布.可以简单用四个字概括它们的作用:“以小博大”,即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况.这里开始介绍卡方分布.${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义.  ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的,…

一.实验目的 掌握最小二乘法拟合离散数据,多项式函数形式拟合曲线以及可以其他可以通过变量变换转化为多项式的拟合曲线目前待实现功能: 1. 最小二乘法的基本实现. 2. 用不同数据量,不同参数,不同的多项式阶数,比较实验效果. 3. 语言python. 二.实验原理 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题…