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python擬合曲線

發布時間: 2023-01-29 14:14:37

Ⅰ 帶置信區間的擬合線幾種繪制方式-在python和R中的實現 (二)

在(一)中展示了基於python的帶置信區間的擬合性,同時擬合多條直線,本文主要講下在R中如何去實現。
首先我們將數據集轉變為長數據格式,長格式就是每種類型結束後接著接另一個變數的值,並在另一列中加上該值的類型,格式如下:

讀者在進行運用的時候,只需要更改下目錄即將setwd("D:/qixiang/final")變為自己的數據存放路徑,data1 type, levels=c('PPT','ET','FWS','RWCN','RWCC','IWCC')) 部分改為自己的變數順序。p4<-p2+ylab("water component(mm)")+xlab("year") #設置y軸和x軸的名稱中改成自己的y軸和x軸名稱,p12<-p11+labs(title="Songhua River Basin")中改成自己的標題名稱。在想得到圖像時,在命令框中輸入p12或p13,點擊回車即可,見下圖

p13中增加了線條而p12中沒有增加線條,根據需要自己取捨。建議設置好後通過R運行一遍,在R中將結果保存為pdf,然後通過ps調整解析度即可。
需要數據來進行操作的讀者,可以發郵件到 [email protected] ,看到後會盡快發過去

更多需求,請查看個人介紹

Ⅱ Python 怎麼用曲線擬合數據

Python中利用guiqwt進行曲線數據擬合。

示常式序:

Ⅲ 怎麼用Python將圖像邊界用最小二乘法擬合成曲線

本文實例講述了Python基於最小二乘法實現曲線擬合。分享給大家供大家參考,具體如下:

這里不手動實現最小二乘,調用scipy庫中實現好的相關優化函數。

考慮如下的含有4個參數的函數式:

希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。

Ⅳ python_numpy最小二乘法的曲線擬合

在了解了最小二乘法的基本原理之後 python_numpy實用的最小二乘法理解 ,就可以用最小二乘法做曲線擬合了

從結果中可以看出,直線擬合並不能對擬合數據達到很好的效果,下面我們介紹一下曲線擬合。

b=[y1]
[y2]
......
[y100]

解得擬合函數的系數[a,b,c.....d]
CODE:

根據結果可以看到擬合的效果不錯。
我們可以通過改變

來調整擬合效果。
如果此處我們把擬合函數改為最高次為x^20的多項式

所得結果如下:

矯正 過擬合 現象
在保持擬合函數改為最高次為x^20的多項式的條件下,增大樣本數:

通過結果可以看出,過擬合現象得到了改善。

Ⅳ python擬合指數函數初始值如何設定

求擬合函數,首先要有因變數和自變數的一組測試或實驗數據,根據已知的曲線y=f(x),擬合出Ex和En系數。當用擬合出的函數與實驗數據吻合程度愈高,說明擬合得到的Ex和En系數是合理的。吻合程度用相關系數來衡量,即R^2。首先,我們需要打開Python的shell工具,在shell當中新建一個對象member,對member進行賦值。 2、這里我們所創建的列表當中的元素均屬於字元串類型,同時我們也可以在列表當中創建數字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數對已經創建的列表添加元素,具體如下圖所示,會自動在列表的最後的位置添加一個元素。 4、再來使用extend對來添加列表元素,如果是添加多個元素,需要使用列表的形式。 5、使用insert函數添加列表元素,insert中有兩個參數,第一個參數即為插入的位置,第二個參數即為插入的元素。origin擬合中參數值是程序擬合的結果,自定義函數可以設置參數的初值,也可以不設定參數的初值。
一般而言,擬合結果不會因為初值的不同而有太大的偏差,如果偏差很大,說明數據和函數不太匹配,需要對函數進行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程,有著密切的關系。不同的初始值得出的系數是完全不一樣的。這要通過多次選擇和比較,才能得到較為合理的初值。一般的方法,可以通過隨機數並根據方程的特性來初選。

Ⅵ python中使用半對數坐標時怎樣進行直線擬合

半對數坐標系一個軸是分度均勻的普通坐標軸,另一個軸是分度不均勻的對數坐標軸。
數據跟坐標軸沒有任何關系,坐標軸只是為了展現數據關系,而不是改變數據關系
Python數據擬合 需要用第三方包,
python的scipy.optimize包里的curve_fit函數來擬合曲線,當然還可以擬合很多類型的曲線。scipy.optimize提供了函數最小值(標量或多維)、曲線擬合和尋找等式的根的有用演算法
可以網路一下

Ⅶ python如何求一條擬合曲線的曲率最大點

通過所給數據點信息得到的各組數據擬合曲線曲率最大值和位置如下
數據組別 擬合點數 擬合點范圍 最大麴率 曲率最大值點(x)
第一組 8 0.04~0.20 8.03415 0.088013
第二組 9 0.04~0.40 6.389306 0.11067
第三組 11 0.04~0.80 4.358572 0.162234
第四組 10 0.05~0.80 3.303113 0.214073

Ⅷ Python科學計算——任意波形擬合

任意波形的生成 (geneartion of arbitrary waveform) 在商業,軍事等領域都有著重要的應用,諸如空間光通信 (free-space optics communication), 高速信號處理 (high-speed signal processing),雷達 (radar) 等。在任意波形生成後, 如何評估生成的任意波形 成為另外一個重要的話題。

假設有一組實驗數據,已知他們之間的函數關系:y=f(x),通過這些信息,需要確定函數中的一些參數項。例如,f 是一個線型函數 f(x)=k*x+b,那麼參數 k 和 b 就是需要確定的值。如果這些參數用 p 表示的話,那麼就需要找到一組 p 值使得如下公式中的 S 函數最小:

這種演算法被稱之為 最小二乘擬合 (least-square fitting)。scipy 中的子函數庫 optimize 已經提供實現最小二乘擬合演算法的函數 leastsq 。下面是 leastsq 函數導入的方式:

scipy.optimize.leastsq 使用方法

在 Python科學計算——Numpy.genfromtxt 一文中,使用 numpy.genfromtxt 對數字示波器採集的三角波數據導入進行了介紹,今天,就以 4GHz三角波 波形的擬合為案例介紹任意波形的擬合方法。

在 Python科學計算——如何構建模型? 一文中,討論了如何構建三角波模型。在標准三角波波形的基礎上添加了 橫向,縱向的平移和伸縮特徵參數 ,最後添加了 雜訊參數 模擬了三角波幅度參差不齊的隨機性特徵。但在波形擬合時,並不是所有的特徵參數都要納入考量,例如,雜訊參數應是 波形生成系統 的固有特徵,正因為它的存在使得產生的波形存在瑕疵,因此,在進行波形擬合並評估時,不應將雜訊參數納入考量,最終模型如下:

在調用 scipy.optimize.leastsq 函數時,需要構建誤差函數:

有時候,為了使圖片有更好的效果,需要對數據進行一些處理:

leastsq 調用方式如下:

合理的設置 p0 可以減少程序運行時間,因此,可以在運行一次程序後,用擬合後的相應數據對 p0 進行修正。

在對波形進行擬合後,調用 pylab 對擬合前後的數據進行可視化:

均方根誤差 (root mean square error) 是一個很好的評判標准,它是觀測值與真值偏差的平方和觀測次數n比值的平方根,在實際測量中,觀測次數n總是有限的,真值只能用最可信賴(最佳)值來代替.方根誤差對一組測量中的特大或特小誤差反映非常敏感,所以,均方根誤差能夠很好地反映出測量的精密度。

RMSE 用程序實現如下:

擬合效果,模型參數輸出:

leastsq 函數適用於任何波形的擬合,下面就來介紹一些常用的其他波形:

Ⅸ Python 中的函數擬合

很多業務場景中,我們希望通過一個特定的函數來擬合業務數據,以此來預測未來數據的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費變化等)
本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法:多項式擬合 和 自定義函數擬合。

通過多項式擬合,我們只需要指定想要擬合的多項式的最高項次是多少即可。

運行結果:

對於自定義函數擬合,不僅可以用於直線、二次曲線、三次曲線的擬合,它可以適用於任意形式的曲線的擬合,只要定義好合適的曲線方程即可。

運行結果:

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