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python最小而成函数 python 最小数( 二 )

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Para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi))
#读取结果
k,b=Para[0]
print("k=",k,"b=",b)
print("cost："+str(Para[1]))
print("求解的拟合直线为:")
print("y="+str(round(k,2))+"x+"+str(round(b,2)))
'''
绘图 ， 看拟合效果.
matplotlib默认不支持中文，label设置中文的话需要另行设置
如果报错，改成英文就可以
'''
#画样本点
plt.figure(figsize=(8,6)) ##指定图像比例： 8：6
plt.scatter(Xi,Yi,color="green",label="样本数据",linewidth=2)
#画拟合直线
x=np.linspace(0,12,100) ##在0-15直接画100个连续点
y=k*x+b ##函数式
plt.plot(x,y,color="red",label="拟合直线",linewidth=2)
plt.legend(loc='lower right') #绘制图例
plt.show()
python_numpy最小二乘法的曲线拟合 在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy实用的最小二乘法理解，就可以用最小二乘法做曲线拟合了
从结果中可以看出，直线拟合并不能对拟合数据达到很好的效果 ， 下面我们介绍一下曲线拟合 。
b=[y1]
[y2]
......
[y100]
解得拟合函数的系数[a,b,c.....d]
CODE:
根据结果可以看到拟合的效果不错 。
我们可以通过改变
来调整拟合效果 。
如果此处我们把拟合函数改为最高次为x^20的多项式
所得结果如下：
矫正 过拟合 现象
在保持拟合函数改为最高次为x^20的多项式的条件下 ， 增大样本数：
通过结果可以看出 ， 过拟合现象得到了改善 。
怎么用Python将图像边界用最小二乘法拟合成曲线本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合 。分享给大家供大家参考，具体如下：
这里不手动实现最小二乘，调用scipy库中实现好的相关优化函数 。
考虑如下的含有4个参数的函数式：
构造数据
?
123456789101112131415
import numpy as npfrom scipy import optimizeimport matplotlib.pyplot as pltdef logistic4(x, A, B, C, D):return (A-D)/(1+(x/C)**B)+Ddef residuals(p, y, x):A, B, C, D = preturn y - logisctic4(x, A, B, C, D)def peval(x, p):A, B, C, D = preturn logistic4(x, A, B, C, D)A, B, C, D = .5, 2.5, 8, 7.3x = np.linspace(0, 20, 20)y_true = logistic4(x, A, B, C, D)y_meas = y_true + 0.2 * np.random.randn(len(y_true))
调用工具箱函数，进行优化
?
1234
p0 = [1/2]*4plesq = optimize.leastsq(residuals, p0, args=(y_meas, x))# leastsq函数的功能其实是根据误差（y_meas-y_true）# 估计模型（也即函数）的参数
绘图
?
12345678
plt.figure(figsize=(6, 4.5))plt.plot(x, peval(x, plesq[0]), x, y_meas, 'o', x, y_true)plt.legend(['Fit', 'Noisy', 'True'], loc='upper left')plt.title('least square for the noisy data (measurements)')for i, (param, true, est) in enumerate(zip('ABCD', [A, B, C, D], plesq[0])):plt.text(11, 2-i*.5, '{} = {:.2f}, est({:.2f}) = {:.2f}'.format(param, true, param, est))plt.savefig('./logisitic.png')plt.show()
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助 。
关于python最小而成函数和python 最小数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 。

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