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  • 怎么用Python将图像边界用最小二乘法拟合成曲线本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合。分享给大家供大家参考,具体如下: 这里不手动实现最小二乘,调用scipy库中实现好的相关优化函数。 考虑如下的含有4...

    怎么用Python将图像边界用最小二乘法拟合成曲线

    本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合。分享给大家供大家参考,具体如下: 这里不手动实现最小二乘,调用scipy库中实现好的相关优化函数。 考虑如下的含有4个参数的函数式: 构造数据 ? 123456789101112131415 import numpy as npfro

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    python怎样做高斯拟合

    Python怎么实现非线性的拟合

    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

    Python 怎么用曲线拟合数据

    我有两组数据: y = [41.417, 49.077, 26.683, 42.137, 37.31, 10.022, Python中利用guiqwt进行曲线数据拟合。

    python怎么用线性回归拟合

    python如何CSS布局HTML小编今天和大家分享一条拟合曲线的曲率最大点

    拟合了这样的一条曲线,如何CSS布局HTML小编今天和大家分享这台曲线曲率的最大值,在图上标出最大点通过所给数据点信息得到的各组数据拟合曲线曲率最大值和位置如下 数据组别拟合点数拟合点范围最大曲率曲率最大值点(x) 第一组80.04~0.208.034150.088013 第二组90.04~0.406.3893060.11067 第三组110.04~0.804.3585720.162234 第四组100.05~0.8

    python可以做数据拟合吗

    准确的来说是做统计数据的可视化,一般的数据可视化都是js生成的,这点跟后端语言没啥关系。R的最大优点就是有一些优秀的可视化包。

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  • 主要介绍了Python线性拟合实现函数与用法,结合实例形式分析了Python使用线性拟合算法与不使用线性拟合算法的相关算法操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • 本文实例讲述了Python线性拟合实现函数与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:1. 参考别人写的:#-*- coding:utf-8 -*-import mathimport matplotlib.pyplot as pltdef linefit(x , y):N = float(len(x))sx,sy,...

    本文实例讲述了Python线性拟合实现函数与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

    1. 参考别人写的:

    #-*- coding:utf-8 -*-

    import math

    import matplotlib.pyplot as plt

    def linefit(x , y):

    N = float(len(x))

    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0

    for 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("拟合结果: y = %10.5f x + %10.5f , r=%10.5f" % (a,b,r) )

    plt.plot(x, y, "r:", linewidth=2)

    plt.grid(True)

    plt.show()

    显示图像如下:

    2. 不用拟合,直接显示一个一元函数

    #-*- coding:utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import math

    f = lambda x:5*x+4

    tx = np.linspace(0,10,50)

    print tx

    plt.plot(tx, f(tx), "r-", linewidth=2)

    plt.grid(True)

    plt.show()

    运行结果:

    PS:这里再为大家推荐两款相似的在线工具供大家参考:

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

    展开全文
  • 本文实例讲述了Python线性拟合实现函数与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:1. 参考别人写的:#-*- coding:utf-8 -*-import mathimport matplotlib.pyplot as pltdef linefit(x , y):N = float(len(x))sx,sy,...

    本文实例讲述了Python线性拟合实现函数与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

    1. 参考别人写的:

    #-*- coding:utf-8 -*-

    import math

    import matplotlib.pyplot as plt

    def linefit(x , y):

    N = float(len(x))

    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0

    for 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("拟合结果: y = %10.5f x + %10.5f , r=%10.5f" % (a,b,r) )

    plt.plot(x, y, "r:", linewidth=2)

    plt.grid(True)

    plt.show()

    显示图像如下:

    54e9cd14c3077d11463bf8d870100ce8.png

    2. 不用拟合,直接显示一个一元函数

    #-*- coding:utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import math

    f = lambda x:5*x+4

    tx = np.linspace(0,10,50)

    print tx

    plt.plot(tx, f(tx), "r-", linewidth=2)

    plt.grid(True)

    plt.show()

    运行结果:

    a20a2cb5528c076766a77b408114f497.png

    PS:这里再为大家推荐两款相似的在线工具供大家参考:

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

    展开全文
  • python 对时间序列线性拟合由于要复现一篇论文,所以我需要做这个:对于UCR的一条时间序列进行一个线性的拟合。拟合出一条直线后,再在此基础上做文章。首先借鉴一下【1】中的代码:# 导入所需的模块 import numpy ...

    38d746d07ae1b80fcf5fbf13fd7f36e7.png

    python 对时间序列线性拟合

    由于要复现一篇论文,所以我需要做这个:对于UCR的一条时间序列进行一个线性的拟合。拟合出一条直线后,再在此基础上做文章。
    首先借鉴一下【1】中的代码:

    # 导入所需的模块
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    
    # 已有数据
    height = [0.0, 500.0, 1000.0, 1500.0, 2000.0, 2500.0, 3000.0, 3500.0, 4000.0]
    temperature = [12.834044009405147, 10.190648986884316, 5.50022874963469, 2.8546651452636795, -0.7064882183657739, -4.065322810462405, -7.1274795772446575, -10.058878545913904, -13.206465051538661]
    
    # 数据处理
    # sklearn 拟合输入输出一般都是二维数组,这里将一维转换为二维。
    height = np.array(height).reshape(-1, 1)
    temp = np.array(temperature).reshape(-1, 1)
    
    # 拟合
    reg = LinearRegression()
    reg.fit(height, temp)
    a = reg.coef_[0][0]     # 系数
    b = reg.intercept_[0]   # 截距
    print('拟合的方程为:Y = %.6fX + %.6f' % (a, b))
    # out: 拟合的方程为:Y = -0.006570X + 12.718507
    
    # 可视化
    prediction = reg.predict(height)                # 根据高度,按照拟合的曲线预测温度值
    plt.figure('海拔高度~温度关系曲线拟合结果', figsize=(12,8))
    plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']    # 设置matplotlib 显示中文
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']    # 设置matplotlib 显示中文
    plt.xlabel('温度')
    plt.ylabel('高度')
    plt.scatter(temp, height, c='black')
    plt.plot(prediction, height, c='r')
    plt.show()

    然后,利用pyts获取一条时间序列:

    from pyts import datasets
    (data_train, data_test, target_train, target_test)=datasets.fetch_ucr_dataset("GunPoint",return_X_y=True)
    print(type(data_train))
    print(data_train.shape)

    然后我们就要将两份代码进行结合了:

    from pyts import datasets
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    
    
    (data_train, data_test, target_train, target_test)=datasets.fetch_ucr_dataset("GunPoint",return_X_y=True)
    print(type(data_train))
    print(data_train.shape)
    
    print(data_train[0].shape)
    x=[i for i in range(0,data_train[0].shape[0])]
    x=np.array(x).reshape(-1,1)
    y=data_train[0].reshape(-1,1)
    
    
    reg = LinearRegression()
    reg.fit(x, y)
    a = reg.coef_[0][0]     # 系数
    b = reg.intercept_[0]   # 截距
    print('拟合的方程为:Y = %.6fX + %.6f' % (a, b))
    
    # 可视化
    prediction = reg.predict(x)                # 根据高度,按照拟合的曲线预测温度值
    plt.figure('海拔高度~温度关系曲线拟合结果', figsize=(12,8))
    plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']    # 设置matplotlib 显示中文
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']    # 设置matplotlib 显示中文
    plt.scatter(x, y, c='black')
    plt.plot(x, prediction, c='r')
    plt.show()

    效果:

    d91cceb241c0ea53a201143b486a5593.png

    参考资料

    【1】知乎——使用sklearn库做线性回归拟合

    展开全文
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  • 实验室老师让给数据画一张线性拟合图。不会matlab,就琢磨着用python。参照了网上的一些文章,查看了帮助文档,成功的写了出来这里用到了三个库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import...
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  • python数据拟合主要可采用numpy库,库的安装可直接用pip install numpy等。1. 原始数据:假如要拟合的数据yyy来自sin函数,np.sinimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltxxx = np.arange(0, 1000) # x值...
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    千次阅读 2019-12-27 16:36:09
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  • python线性拟合代码和函数

    千次阅读 2018-04-06 20:25:55
    1[python] view plain copy#-*- coding:utf-8 -*- import math import matplotlib.pyplot as plt def linefit(x , y): N = float(len(x)) sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0 for i in range(0,int...
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