z1 = np.polyfit(x, y, 5) # 用3次多項式擬合
p1 = np.poly1d(z1)
print(p1) # 在螢幕上列印擬合多項式
yvals = p1(x) # 也可以使用yvals=np.polyval(z1,x)
plot1 = plt.plot(x, y, 'k.', markersize=16, label='$original values$')
plot2 = plt.plot(x, yvals, 'r', lw=3, label='$polyfit values$')
plt.xlabel('$x$')
plt.ylabel('$y$')
plt.legend(loc=4) # 指定legend的位置,讀者可以自己help它的用法
z1 = np.polyfit(x, y, 10) # 用3次多項式擬合
p1 = np.poly1d(z1)
print(p1) # 在螢幕上列印擬合多項式
yvals = p1(x) # 也可以使用yvals=np.polyval(z1,x)
plot1 = plt.plot(x, y, 'k.', markersize=16, label='original values')
plot2 = plt.plot(x, yvals, 'r', lw=3, label='overfit')
plot3=plt.plot([0.0,1.0],[1.5,-1.5],'b',label='best fit')
plt.xlabel('$x$')
plt.ylabel('$y$')
plt.legend(loc=3) # 指定legend的位置,讀者可以自己help它的用法
#使用非線性最小二乘法擬合
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#用指數形式來擬合
x = np.arange(1, 17, 1)
y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60])
deffunc
(x,a,b):
return a*np.exp(b/x)
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
a=popt[0]#popt裡面是擬合係數，讀者可以自己help其用法
b=popt[1]
yvals=func(x,a,b)
plot1=plt.plot(x, y, '*',label='original values')
plot2=plt.plot(x, yvals, 'r',label='curve_fit values')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
plt.legend(loc=4)#指定legend的位置,讀者可以自己help它的用法
plt.title('curve_fit')
plt.show()
python曲線擬合
python中曲線擬合 乙個是numpy中的polyfit 函式，多項式擬合，給定變數x y 多項式次數，返回值為多項式的一維係數array 另乙個是scipy的 optimize 模組中的 curve fit 函式，可由自己定義擬合函式，更通用 給定變數x y 擬合函式，返回值有兩個，popt是擬...
MATLAB 曲線擬合
x0.1 0.20.15 0.0 0.2 0.3y 0.95 0.84 0.86 1.06 1.50 0.72 函式功能多項式的擬合運算 呼叫方法polyfit x,y,n x為橫座標，y為縱座標，n為擬合階數。例子x 0 0.1 2.5 1y erf x p polyfit x,y,6 p 0.0...
matlab 曲線擬合
在matlab中經常需要對資料進行曲線擬合，如最常見的多項式擬合，一般可以通過cftool呼叫曲線擬合工具 curve fit tool 通過圖形介面可以很方便的進行曲線擬合，但是有些時候也會遇到不方便用圖形工具。因此這裡簡單的記下兩種常用的擬合方法。1 多項式擬合 polyfit和polyval ...