利用numpy對已知樣本點進行多項式擬合

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#使用隨機數產生樣本點x=[

1,2,
3,4,
5,6,
7,8,
9,10]
y=[2,
-25,16
,3,35
,6,91
,-39,
20,0]
print
("樣本點橫座標為："
)print
(x)print
("樣本點縱座標為："
繪製成散點圖就是這樣：
2.我們利用numpy來擬合這些樣本點，本文中我們將函式擬合成多項式函式。（核心步驟）
#使用numpy中的多項式擬合來擬合樣本服從的函式。

#下面分別假設多項式最高次數為4，7，8。從而進行對比擬合效果。
degree=[4
,7,8
]#每乙個最高次數degree對應乙個多項式函式，因此建立乙個函式陣列。f=[
]for i in
range(3
):#擬合    model=np.polyfit(x,y,degree[i]
)#通過擬合的模型獲得這個多項式函式np.poly1d(model)。
)#列印這個函式
print
(f[i]
)
結果如下：

3.繪製圖表，檢視擬合情況。
#開始繪製。

colors=
["r"
,"g"
,"orange"
,"purple"
,"pink"
]#生成1000個點在區間[1,10]，利用擬合結果f(x)得到y。繪製折線圖，由於密密麻麻，所以看起來就像函式影象了。
多項式次數越高，擬合得越好。
				
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