使用Python擬合函數曲線需要用到一些第三方庫：

• numpy：科學計算的基礎庫（例如：矩陣）

• matplotlib：繪圖庫

• scipy：科學計算庫

如果沒有安裝過這些庫，需要在命令行中輸入下列代碼進行安裝：

pip install numpy matplotlib scipy

擬合多項式

''' Author: CloudSir Date: 2021-08-01 13:40:50 LastEditTime: 2021-08-02 09:41:54 LastEditors: CloudSir Description: Python擬合多項式 https://github.com/cloudsir ''' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = [2.83, 9.53, 14.52, 21.57, 38.26, 53.92, 73.15, 101.56, 129.54, 169.75, 207.59] z1 = np.polyfit(x, y, 3) #用3次多項式擬合，輸出系數從高到0 p1 = np.poly1d(z1) #使用次數合成多項式 y_pre = p1(x)plt.plot(x,y,'.') plt.plot(x,y_pre) plt.show()

函數說明

np.polyfit(x, y, n)

功能：擬合曲線

參數：

• x，y：x和y的原始數據
• n：要擬合的次數

返回值：

• 一個列表，擬合出的系數，順序為從高到底

  例： n=3時，會利用 a x 3 + b x 2 + c x + d ax^3+bx2+cx+d ax3+bx2+cx+d 擬合函數，并返回擬合出的系數 [a, b, c, d]

np.poly1d(li, r=False)

功能：生成多項式函數

參數：

• li:

  • 當沒有r參數或 r=False 時，傳入一個系數列表(次數從高到低)，利用該列表生成多項式函數并返回

    import numpy as np

    f = np.poly1d([2, 3, 4])

    “”" f ( x ) = 2 x 2 + 3 x + 4 f(x) = 2x^2+3x+4 f(x)=2x2+3x+4"“”

    print(f(2)) # 18

  • 當參數 r=True 時，傳入一個根列表，利用該列表生成多項式函數并返回

    import numpy as np

    f = np.poly1d([2, 3, 4], True)

    “”“ f ( x ) = ( x 2 ) ( x 3 ) ( x 4 ) f(x) = (x-2)*(x-3)*(x-4) f(x)=(x2)(x3)(x4)”“”

    print(f(0)) # -24

返回值：

• 見上

擬合任意函數

''' Author: CloudSir Date: 2021-08-03 15:01:17 LastEditTime: 2021-08-03 15:26:05 LastEditors: CloudSir Description: Python擬合任意函數 https://github.com/cloudsir ''' # 引用庫函數import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize as opplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號# 需要擬合的函數 def f_1(x, A, B, C):return A * x**2 + B * x + C# 需要擬合的數據組 x_group = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y_group = [2.83, 9.53, 14.52, 21.57, 38.26, 53.92, 73.15, 101.56, 129.54, 169.75, 207.59]# 得到返回的A，B值 A, B, C = op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)[0]# 數據點與原先的進行畫圖比較 plt.scatter(x_group, y_group, marker='o',label='真實值') x = np.arange(0, 15, 0.01) y = A * x**2 + B *x + C plt.plot(x, y,color='red',label='擬合曲線') plt.legend() # 顯示labelplt.show()

函數說明

op.curve_fit(f, x, y)

功能：擬合任意函數

參數：

• f：要擬合的函數類型

  # 構建一個二次函數 def f(x, A, B, C):return A * x**2 + B * x + Cop.curve_fit(f, x, y) # 進行擬合

• x, y：x和y的原始數據

返回值：一個元組 (popt,pcov)

• popt是一個一維數組，表示得到的擬合方程的參數。

• pcov是一個二維數組，是在popt參數下得到的協方差。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】利用Python拟合函数曲线的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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