1、線性擬合-使用math
import math
deflinefit
(x,y)
: n=
float
(len
(x))
sx,sy,sxx,syy,sxy=0,
0,0,
0,0for i in
range(0
,int
(n))
: sx+= x[i]
sy+= y[i]
sxx+= x[i]
*x[i]
syy+= y[i]
*y[i]
sxy+= x[i]
*y[i]
a =(sy*sx/n -sxy)
/( sx*sx/n -sxx)
b =(sy - a*sx)
/n r =
abs(sy*sx/n-sxy)
/math.sqrt(
(sxx-sx*sx/n)
*(syy-sy*sy/n)
)return a,b,r
if __name__ ==
'__main__'
: x=[1
,2,3
,4,5
,6] y=
[2.5
,3.51
,4.45
,5.52
,6.47
,7.51
] a,b,r=linefit(x,y)
print
("x="
,x)print
("y="
,y)print
("擬合結果:y=%10.5f x +%10.5f, r=%10.5f"
2、線性擬合-使用numpy
import numpy as npx=[
1,2,
3,4,
5,6]
y=[2.5,
3.51
,4.45
,5.52
,6.47
,7.51
]z1=np.polyfit(x,y,1)
#一次多項式擬合，相當於線性擬合
#二次擬合
python線性擬合curve fit
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