在对波形进行拟合后 ， 调用 pylab 对拟合前后的数据进行可视化：
均方根误差(root mean square error) 是一个很好的评判标准 ， 它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根 ， 在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度 。
RMSE 用程序实现如下：
拟合效果，模型参数输出：
leastsq 函数适用于任何波形的拟合，下面就来介绍一些常用的其他波形：
python如何剔除掉一堆数据中离散度比较大的数据python剔除掉一堆数据中离散度比较大的数据步骤如下：
1、创建DataFrame：可以使用Pandas的DataFrame()函数创建一个DataFrame，将数据存入DataFrame中 。
2、计算每个特征的IQR值：可以使用Pandas的describe()函数 ， 计算每个特征列的四分位数，再计算出每列IQR值 。
3、计算每个特征的离散度：可以根据每列的最小值和最大值，减去其最低四分位数和最高四分位数，来计算每个特征的离散度 。
4、筛选出离散度比较大的数据：可以根据不同的阈值 ， 筛选出离散度比较大的数据，并剔除掉这部分数据 。
python pandas中describe()各项含义及求值1、在pandas中，我们采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用not available 。
2、pandas项目中还在不断优化内部细节以更好处理缺失数据 。
3、过滤掉缺失数据的办法有很多种 。可以通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法，但dropna可能会更实用一些 。对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series 。
4、而对于DataFrame对象，可能希望丢弃全NA或含有NA的行或列 。dropna默认丢弃任何含有缺失值的行 。
5、最后通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值，若是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同的列填充不同的值 。这样就完成了 。
【python算特征函数 python求特征向量】关于python算特征函数和python求特征向量的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
推荐阅读
- qt可以写html5吗，qt能写网站吗
- 电视机的小爱同学怎么关闭的简单介绍
- 手机pdf怎么放大图片，手机pdf怎么放大看
- python迭代读取文件，python遍历读取文件
- 三维弹球java代码 三维弹球指令
- 用html5编写思维导图，web思维导图开发
- 闯商城小程序薅羊毛母婴，闯货商城是什么
- word中图片怎么显示，word如何显示图片
- mysql怎么指定ip mysql怎么指定别名