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Python拟合复杂函数 python 拟合函数( 二 )

IT技术数据


有时候，为了使图片有更好的效果，需要对数据进行一些处理：
leastsq 调用方式如下：
合理的设置 p0 可以减少程序运行时间，因此 ， 可以在运行一次程序后 ， 用拟合后的相应数据对 p0 进行修正 。
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 中的函数拟合很多业务场景中 ， 我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据，以此来预测未来数据的变化趋势 。(比如用户的留存变化、付费变化等)
本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合 。
通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可 。
运行结果：
对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可 。
运行结果：
python中用polyfit拟合出的函数怎么能直接调用？首先分两种情况：
1.交互窗口处执行：这个时候由于python的强制缩进，因此想要结束函数的定义只需要按两下enter即可 。
2.在.py文件中编写，结束函数只需要不再缩进即可
调用函数方法相同，把函数名及参数写上就可以了，如果有返回值可以
r=functionA(var1)
附：测试代码（python3运行通过）
# -*- coding:utf-8 -*-
#author:zfxcx
def pt():
print("hello")
pt()
【转】指数、幂函数拟合转自： python指数、幂数拟合curve_fit
1、一次二次多项式拟合
一次二次比较简单，直接使用numpy中的函数即可，polyfit(x, y, degree) 。
2、指数幂数拟合curve_fit
使用scipy.optimize 中的curve_fit ， 幂数拟合例子如下：
下面是指数拟合例子：
python拟合指数函数初始值如何设定求拟合函数，首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据，根据已知的曲线y=f(x) ， 拟合出Ex和En系数 。当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高，说明拟合得到的Ex和En系数是合理的 。吻合程度用相关系数来衡量，即R^2 。首先，我们需要打开Python的shell工具，在shell当中新建一个对象member，对member进行赋值 。2、这里我们所创建的列表当中的元素均属于字符串类型，同时我们也可以在列表当中创建数字以及混合类型的元素 。3、先来使用append函数对已经创建的列表添加元素 ， 具体如下图所示，会自动在列表的最后的位置添加一个元素 。4、再来使用extend对来添加列表元素，如果是添加多个元素，需要使用列表的形式 。5、使用insert函数添加列表元素，insert中有两个参数，第一个参数即为插入的位置 ， 第二个参数即为插入的元素 。origin拟合中参数值是程序拟合的结果，自定义函数可以设置参数的初值 ， 也可以不设定参数的初值 。
一般而言，拟合结果不会因为初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大 ， 说明数据和函数不太匹配，需要对函数进行改正 。X0的迭代初始值选择与求解方程 ， 有着密切的关系 。不同的初始值得出的系数是完全不一样的 。这要通过多次选择和比较，才能得到较为合理的初值 。一般的方法，可以通过随机数并根据方程的特性来初选 。

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