import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #x的個數決定了樣本量 x = np.arange(-1,1,0.02) #y為理想函數 y = 2*np.sin(x*2.3)+0.5*x**3 #y1為離散的擬合數據 y1 = y+0.5*(np.random.rand(len(x))-0.5)z1 = np.polyfit(x, y, 6) # 生成多項式對象 p1 = np.poly1d(z1) pp1=p1(x)################################## #plt.plot(x,y,color='g',linestyle='-',marker='',label=u'理想曲線') plt.plot(x,y1,color='m',linestyle='',marker='o',label=u'擬合數據') plt.plot(x,pp1,color='b',linestyle='-',marker='.',label=u"擬合曲線") # 把擬合的曲線在這里畫出來 plt.legend(loc='upper left') plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 多项式拟合的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。