自定義離散點進行指定多項式函數擬合

用戶自己自己輸入坐標點，擬合函數可根據用戶輸入的多項式的最高次方進行自動擬合函數，擬合方法采用最小二乘法進行函數擬合。

(1,2),(2,5),(3,10),(4,17),(5,26),(6,37)(7,50),(8,65),(9,82)
很顯然是函數為二次函數，y=x^2+1
代碼中，f1 = np.polyfit(x, y, 2)，2表示使用二次函數進行擬合

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#定義x、y散點坐標 x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] x = np.array(x) print('x is :\n',x)num = [2,5,10,17,26,37,50,65,82]y = np.array(num) print('y is :\n',y)#用多次多項式擬合 f1 = np.polyfit(x, y, 2) print('f1 is :\n',f1) p1 = np.poly1d(f1) print('p1 is :\n',p1)#也可使用yvals=np.polyval(f1, x) yvals = p1(x) #擬合y值 print('yvals is :\n',yvals)#繪圖 plot1 = plt.plot(x, y, 's',label='original values') plot2 = plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('grade') plt.ylabel('value') plt.legend(loc=4) #指定標識的位置(1為右上角，2為左上角，3為左下角，4為右下角) plt.title('Color fastness grade') plt.show()

運行效果如下：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python对自定义离散点进行指定多项式函数拟合的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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