python指數 冪數擬合curve fit

2021-07-23 13:07:18 字數 1331 閱讀 2768

1、一次二次多項式擬合

一次二次比較簡單,直接使用numpy中的函式即可,polyfit(x, y, degree)。

2、指數冪數擬合curve_fit

使用scipy.optimize 中的curve_fit,冪數擬合例子如下:

from scipy.optimize import curve_fit

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

def func(x, a, b, c):

return a * np.exp(-b * x) + c

xdata = np.linspace(0, 4, 50)

y = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)

ydata = y + 0.2 * np.random.normal(size=len(xdata))

plt.plot(xdata,ydata,'b-')

popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)

#popt陣列中,三個值分別是待求引數a,b,c

y2 = [func(i, popt[0],popt[1],popt[2]) for i in xdata]

plt.plot(xdata,y2,'r--')

print popt

下面是原始資料和擬合曲線:

下面是指數擬合例子:

def fund(x, a, b):

return x**a + b

xdata = np.linspace(0, 4, 50)

y = fund(xdata, 2.5, 1.3)

ydata = y + 4 * np.random.normal(size=len(xdata))

plt.plot(xdata,ydata,'b-')

popt, pcov = curve_fit(fund, xdata, ydata)

#popt陣列中,三個值分別是待求引數a,b,c

y2 = [fund(i, popt[0],popt[1]) for i in xdata]

plt.plot(xdata,y2,'r--')

print popt

下圖是原始資料和擬合曲線:

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