擬合關系式python

㈠ 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

㈡ 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 就是需要確春州纖定的值。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 已跡雹經提供實現最小二乘擬合演算法的函數 leastsq 。下面是 leastsq 函扒仿數導入的方式：

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：

㈢ Python怎麼實現非線性的擬合

import matplotlib.pyplot as ptimport numpy as npfrom scipy.optimize import leastsqfrom pylab import *time = []counts = []for i in open('/some/folder/to/file.txt', 'r'):
segs = i.split()
time.append(float(segs[0]))
counts.append(segs[1])time_array = arange(len(time), dtype=float)counts_array = arange(len(counts))time_array[0:] = time
counts_array[0:] = counts

def model(time_array0, coeffs0):
a = coeffs0[0] + coeffs0[1] * np.exp( - ((time_array0-coeffs0[2])/coeffs0[3])**2 )
b = coeffs0[4] + coeffs0[5] * np.exp( - ((time_array0-coeffs0[6])/coeffs0[7])**2 )
c = a+b return c

㈣ 用python實現多項式擬合怎麼加入正則化

應該是不可以的

import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq
import pylab as pl

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])

#第一個擬合，自由度為3
z1 = np.polyfit(x, y, 3)
# 生成多項式對象
p1 = np.poly1d(z1)
print(z1)
print(p1)

# 第二個擬合，自由度為6
z2 = np.polyfit(x, y, 6)
# 生成多項式對象
p2 = np.poly1d(z2)print(z2)print(p2) # 繪制曲線 # 原曲線pl.plot(x, y, 'b^-', label='Origin Line')pl.plot(x, p1(x), 'gv--', label='Poly Fitting Line(deg=3)')pl.plot(x, p2(x), 'r*', label='Poly Fitting Line(deg=6)')pl.axis([0, 18, 0, 18])pl.legend()# Save figurepl.savefig('scipy02.png', dpi=96)

㈤ 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。

㈥ python有沒有哪個庫能實現三維曲面的擬合該如何實現

matlab的話
方法一
用[xx,yy] = meshgrid(x_min:step:x_max,y_min:step:y_max)生成x和y的坐標
用zz = griddata(x,y,z,xx,yy,'v4')插值生成相應的z坐標
方法二
用tri = delaunay(x,y)讓點自行連接成一個個三角形
trisurf(tri,x,y,z)生成曲面
再用shading interp 插值擬合
如果你的曲面在xy平面的投影不是矩形的話，記得用inpolygon吧不在區域內的點刪除掉

㈦ python怎麼用線性回歸擬合

from sklearn import linear_model#線性回歸clf = linear_model.LinearRegression()#訓練clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表達式參數clf.coef_#測試improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)

㈧ 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：

㈨ 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。