Python:使用piecewise与curve_fit进行三段拟合

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x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ,11, 12, 13, 14, 15,16,17,18,19,20,21], dtype=float) y = np.array([5, 7, 9, 11, 13, 15, 28.92, 42.81, 56.7, 70.59, 84.47, 98.36, 112.25, 126.14, 140.03,145,147,149,151,153,155]) plt.scatter(x,y,s=30,c='b')…

用Python开始机器学习（3：数据拟合与广义线性回归）

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 …

Python数据处理——绘制函数图形以及数据拟合

1.多项式拟合对散点进行多项式拟合并打印出拟合函数以及拟合后的图形import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.arange(1,17,1) #生成散点列表作为x的值y=np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60]) #给定y的散点值#用3次多项式拟合z…

python应用曲线拟合 02

前情提要 CsI 闪烁体晶体+PD+前放输出信号满足: $U(t) = \frac{N_f\tau_p}{\tau_p-\tau_f} \left[ e^{-\frac{t}{\tau_p}}-e^{-\frac{t}{\tau_f}} \right] + \frac{N_s\tau_p}{\tau_p-\tau_s} \left[ e^{-\frac{t}{\tau_p}}-e^{-\frac{t}{\tau_s}} \right] $ 其中,U(t) 表示信号输出,电压单位,N 表示闪烁体晶…