# 字型
plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei']
# 擬合函式
deffunc
(x, a, b):
# y = a * log(x) + b
y = x/(a*x+b)
return y
# 擬合的座標點
x0 = [2, 4, 8, 10, 24, 28, 32, 48]
y0 = [6.66,8.35,10.81,11.55,13.63,13.68,13.69,13.67]
# 擬合，可選擇不同的method
result = curve_fit(func, x0, y0,method='trf')
a, b = result[0]
# 繪製擬合曲線用
x1 = np.arange(2, 48, 0.1)
#y1 = a * log(x1) + b
y1 = x1/(a*x1+b)
x0 = np.array(x0)
y0 = np.array(y0)
# 計算r2
y2 = x0/(a*x0+b)
#y2 = a * log(x0) + b
r2 = r2_score(y0, y2)
#plt.figure(figsize=(7.5, 5))
# 座標字型大小
plt.tick_params(labelsize=11)
# 原資料散點
plt.scatter(x0,y0,s=30,marker='o')
# 橫縱座標起止
plt.xlim((0, 50))
plt.ylim((0, round(max(y0))+2))
# 擬合曲線
plt.plot(x1, y1, "blue")
plt.title("標題",fontsize=13)
plt.xlabel('x（h）',fontsize=12)
plt.ylabel('y（%）',fontsize=12)
# 指定點，y=9時求x
p = round(9*b/(1-9*a),2)
#p = b/(math.log(9/a))
p = round(p, 2)
# 顯示座標點
plt.scatter(p,9,s=20,marker='x')
# 顯示座標點橫線、豎線
plt.vlines(p, 0, 9, colors = "c", linestyles = "dashed")
plt.hlines(9, 0, p, colors = "c", linestyles = "dashed")
# 顯示座標點座標值
plt.text(p, 9, (float('%.2f'% p),9),ha='left', va='top', fontsize=11)
# 顯示公式
m = round(max(y0)/10,1)
print(m)
plt.text(48, m, 'y= x/('+str(round(a,2))+'*x+'+str(round(b,2))+')', ha='right',fontsize=12)
plt.text(48, m, r'$r^2=$'+str(round(r2,3)), ha='right', va='top',fontsize=12)
# true 顯示網格
# linestyle 設定線顯示的型別(一共四種)
# color 設定網格的顏色
# linewidth 設定網格的寬度
plt.grid(true, linestyle = "--", color = "g", linewidth = "0.5")
plt.show()
曲線擬合與繪製
2017 07 27 在學習圖形學課程中，乙個很重要的部分就是繪製曲線 曲面。其實，這部分需要的基礎課程有 最優化 數值分析 其實，想要完全弄清楚，還是有一定難度的。但是，曲線 曲面的繪製是分為兩部分的，一部分是數學，一部分是繪製。一，擬合 簡單來講，問題的定義是 我們通常會獲取到一些離散的點，二維...
03 Matlab曲線的繪製 擬合
1 plot繪製函式 x 1,2,3,4,5 y 1,2,3,4,5 plot x,y 繪製x y的圖，會將相鄰的兩點用直線連線起來。當x為向量，y為矩陣時 需要y的列數等於x的長度，以向量x為橫座標，y的每個行向量為縱座標繪製，曲線條數等於y的行數。plot x 以1，2，3分別為橫座標去對應x中...
Python曲線擬合
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 origi...