python數據擬合主要可采用numpy庫，庫的安裝可直接用pip install numpy等。

?這段代碼可以直接用，但是要用自己的值

#多項式擬合 y = data_jiedian_2 #輸入自己的值 x = [i for i in range(29)]#輸入自己的值 xx = [i for i in range(29)] #xx可以設置大于x可以用來做預測 z1 = np.polyfit(x, y, 6) # 用6次多項式擬合，可改變多項式階數； p1 = np.poly1d(z1) #得到多項式系數，按照階數從高到低排列 print(p1) #顯示多項式 yvals=p1(xx) # 可直接使用yvals=np.polyval(z1,xxx) plt.plot(x, y, '*',label='original values') plt.plot(xx, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') plt.legend(loc=4) # 指定legend在圖中的位置，類似象限的位置 plt.title('polyfitting') plt.show()

得到的多項式輸出為

最終畫出的圖為

多項式擬合數學表達

利用多項式函數擬合數據點，多項式函數形式如下：

令

，
則多項式函數可化為線性代數形式：

?

1. 原始數據：假如要擬合的數據yyy來自sin函數，np.sin

import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltxxx = np.arange(0, 1000) # x值，此時表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函數值，轉化成度

2. 測試不同階的多項式，例如7階多項式擬合，使用np.polyfit擬合，np.polyld得到多項式系數

z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用7次多項式擬合，可改變多項式階數； p1 = np.poly1d(z1) #得到多項式系數，按照階數從高到低排列 print(p1) #顯示多項式

?3. 求對應xxx的各項擬合函數值

yvals=p1(xxx) # 可直接使用yvals=np.polyval(z1,xxx)

4. 繪圖如下

plt.plot(xxx, yyy, '*',label='original values') plt.plot(xxx, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') plt.legend(loc=4) # 指定legend在圖中的位置，類似象限的位置 plt.title('polyfitting') plt.show()

?5.?np.polyfit函數：采用的是最小二次擬合，numpy.polyfit(x,?y,?deg,?rcond=None,?full=False,?w=None,?cov=False)，前三個參數是必須的

官方文檔：numpy.polyfit — NumPy v1.13 Manual

6. np.polyld函數：得到多項式系數，主要有三個參數

A one-dimensional polynomial class.A convenience class, used to encapsulate "natural" operations onpolynomials so that said operations may take on their customaryform in code (see Examples).Parameters----------c_or_r : array_likeThe polynomial's coefficients, in decreasing powers, or ifthe value of the second parameter is True, the polynomial'sroots (values where the polynomial evaluates to 0). For example,``poly1d([1, 2, 3])`` returns an object that represents:math:`x^2 + 2x + 3`, whereas ``poly1d([1, 2, 3], True)`` returnsone that represents :math:`(x-1)(x-2)(x-3) = x^3 - 6x^2 + 11x -6`.r : bool, optionalIf True, `c_or_r` specifies the polynomial's roots; the defaultis False.variable : str, optionalChanges the variable used when printing `p` from `x` to `variable`(see Examples).

參數1表示：在沒有參數2（也就是參數2默認False時），參數1是一個數組形式，且表示從高到低的多項式系數項，例如參數1為[4,5,6]表示：

?參數2表示：為True時，表示將參數1中的參數作為根來形成多項式，即參數1為[4,5,6]時表示：(x-4)(x-5)(x-6)=0，也就是：

?參數3表示：換參數標識，用慣了x，可以用 t，s之類的

用法：

1. 直接進行運算，例如多項式的平方，分別得到

xx=np.poly1d([1,2,3]) print(xx) yy=xx**2 #求平方，或者用 xx * xx print(yy)

?2. 求值：

yy(1) = 36

3. 求根：即等式為0時的未知數值

yy.r

4. 得到系數形成數組：

yy.c 為：array([ 1,? 4, 10, 12,? 9])

5. 返回最高次冪數：

yy.order = 4

6. 返回系數：

yy[0] —— 表示冪為0的系數

yy[1] —— 表示冪為1的系數

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python多项式拟合：np.polyfit 和 np.polyld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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