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python拟合幂函数 python计算拟合优度

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想知道Python标准库math中用来求幂运算的函数是?Python标准库math中用来求幂运算的函数是pow(x,y)
pow(x,y)函数和x**y是等效的,都是计算x的y次方
用法:
import math
print(math.pow(4,2))
【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 中的函数拟合很多业务场景中，python拟合幂函数我们希望通过一个特定python拟合幂函数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 。
【python拟合幂函数 python计算拟合优度】 通过多项式拟合，python拟合幂函数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拟合圆如何设置拟合精度OpenCV曲线拟合与圆拟合
使用OpenCV做图像处理与分析的时候，经常会遇到需要进行曲线拟合与圆拟合的场景，很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展，其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的，而且还会告诉你拟合的圆的半径是多少，简直是超级方便 ， 另外一个常用到的场景就是曲线拟合，常见的是基于多项式拟合 ， 可以根据设定的多项式幂次生成多项式方程，然后根据方程进行一系列的点生成，形成完整的曲线，这个车道线检测，轮廓曲线拟合等场景下特别有用 。下面就通过两个简单的例子来分别学习一下曲线拟合与圆拟合的应用 。
一：曲线拟合与应用
基于Numpy包的polyfit函数实现，其支持的三个参数分别是x点集合、y点集合，以及多项式的幂次 。得到多项式方程以后 ， 就可以完整拟合曲线，图中有如下四个点：
?
调用polyfit生成的二阶多项式如下：
?
拟合结果如下：
?
使用三阶多项式拟合，调用polyfit生成的多项式方程如下：
?
生成的拟合曲线如下：
?
使用polyfit进行曲线拟合时候需要注意的是 ， 多项式的幂次最大是数据点数目N - 1幂次多项式，比如有4个点，最多生成3阶多项式拟合 。上述演示的完整代码实现如下：
def circle_fitness_demo():
image = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8)
x = np.array([30, 50, 100, 120])
y = np.array([100, 150, 240, 200])
for i in range(len(x)):
cv.circle(image, (x[i], y[i]), 3, (255, 0, 0), -1, 8, 0)
cv.imwrite("D:/curve.png", image)
poly = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 3))
print(poly)
for t in range(30, 250, 1):
y_ = np.int(poly(t))
cv.circle(image, (t, y_), 1, (0, 0, 255), 1, 8, 0)
cv.imshow("fit curve", image)
cv.imwrite("D:/fitcurve.png", image)
二：圆拟合与应用
圆的拟合是基于轮廓发现的结果，对发现的近似圆的轮廓，通过圆拟合可以得到比较好的显示效果 ， 轮廓发现与拟合的API分别为findContours与fitEllipse，
有图像如下：
?
使用轮廓发现与圆拟合处理结果如下：
?
红色表示拟合的圆，蓝色是圆的中心位置
上述完整的演示代码如下：
def circle_fitness_demo():
src = https://www.04ip.com/post/cv.imread("D:/javaopencv/c2.png")
cv.imshow("input", src)
src = https://www.04ip.com/post/cv.GaussianBlur(src, (3, 3), 0)
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
cv.imshow("binary", binary)
image, contours, hierachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(contours)):
rrt = cv.fitEllipse(contours[i])
cv.ellipse(src, rrt, (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)
x, y = rrt[0]
cv.circle(src, (np.int(x), np.int(y)), 4, (255, 0, 0), -1, 8, 0)
cv.imshow("fit circle", src)
cv.imwrite("D:/fitcircle.png", src)
吾心信其可行，则移山填海之难，终有成功之日；
吾心信其不可行，则反掌折枝之易，亦无收效之期也
关于python拟合幂函数和python计算拟合优度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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