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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。... 123456789101112131415 import numpy as npfro如何用Python进行线性回归以及误差分析数据挖掘中的预测问题...

    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

    如何用Python进行线性回归以及误差分析

    数据挖掘中的预测问题通常分为2类:回归与分类。 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点。

    python中用polyfit拟合出的函数怎么能直接调用?

    我用z1 = np.polyfit(x, y, 9)拟合出一个多项式,之后想直接用i=sympy.s首先分两种情况: 1.交互窗口处执行:这个时候由于python的强制缩进,因此想要结束函数的定义只需要按两下enter即可。 2.在.py文件中编写,结束函数只需要不再缩进即可 调用函数方法相同,把函数名及参数写上就可以了。

    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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  • 在进行数据处理时,如果需要对绘制的散点图进行线性拟合,应该怎么操作呢?针对更为复杂的情况,按照不同需要进行分段线性拟合时,怎么样才能够实现多段拟合呢? 一、单段线性拟合 1、首先,把数据导入...

    在进行数据处理时,如果需要对绘制的散点图进行线性拟合,应该怎么操作呢?针对更为复杂的情况,按照不同需要进行分段线性拟合时,怎么样才能够实现多段拟合呢?

     

     

    一、单段线性拟合

     

    1、首先,把数据导入origin中;

    下载.jpeg

    2、选中需要绘制的两列数据,点击屏幕左下角,绘制散点图;

    下载 (1).jpeg

    3、拟合散点图:依次点击Analysis → Fitting →Linear Fit→ Open Dialog,弹出Linear Fit对话框,对话框里面不作修改,采取默认点击OK即可。

    下载 (2).jpeg

     

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  • 定义一个自动增加网络层数的函数权重weight的设置:在生成初始参数时,随机变量(normal distribution)会比全部为0要好很多,所以我们这里的weights为一个in_size行, out_size列的随机变量矩阵。...

    定义一个自动增加网络层数的函数

    权重weight的设置:在生成初始参数时,随机变量(normal distribution)会比全部为0要好很多,所以我们这里的weights为一个in_size行, out_size列的随机变量矩阵。

    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))

    biases:的推荐值不为0,所以我们这里是在0向量的基础上又加了0.1。

    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)

    #定义一个自动增加网络层数的函数

    # inputs:输入值、

    # in_size:输入神经元个数

    # out_size:输出神经元个数

    # activation_function:激励函数,默认的激励函数是None。

    def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):

    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))#一个in_size行, out_size列的随机变量矩阵。

    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size])+0.1)

    Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases

    if activation_function is None:

    outputs = Wx_plus_b

    else:

    outputs = activation_function(Wx_plus_b)

    return outputs

    搭建网络

    # Author Qian Chenglong

    import tensorflow as tf

    import numpy as np

    #定义一个自动增加网络层数的函数

    # inputs:输入值、

    # in_size:输入神经元个数

    # out_size:输出神经元个数

    # activation_function:激励函数,默认的激励函数是None。

    def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):

    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))#一个in_size行, out_size列的随机变量矩阵。

    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size])+0.1)

    Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases

    if activation_function is None:

    outputs = Wx_plus_b

    else:

    outputs = activation_function(Wx_plus_b)

    return outputs

    #生成数据

    x_data = np.linspace(-1,1,300, dtype=np.float32)[:, np.newaxis]

    noise = np.random.normal(0, 0.02, x_data.shape).astype(np.float32)

    y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise

    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

    l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.tanh) #隐藏层

    prediction=add_layer(l1,10,1, activation_function=tf.nn.tanh) #输出层

    loss=tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys)) #损失函数

    train_step =tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

    with tf.Session() as sess:

    # 变量初始化

    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for i in range(2000):

    sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})

    if i % 50 == 0:

    # to see the step improvement

    print(sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))

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    48ca48048390ffa63c01324d6cece747.png

    在进行数据处理时,如果需要对绘制的散点图进行线性拟合,应该怎么操作呢?针对更为复杂的情况,按照不同需要进行分段线性拟合时,怎么样才能够实现多段拟合呢?

    一、单段线性拟合

    1、首先,把数据导入origin中;

    c0294a5240ce9254dacbbc6ae7a40562.png

    2、选中需要绘制的两列数据,点击屏幕左下角,绘制散点图;

    afafcf1eff452ee084ee21f7202bede3.png

    3、拟合散点图:依次点击Analysis → Fitting →Linear Fit→ Open Dialog,弹出Linear Fit对话框,对话框里面不作修改,采取默认点击OK即可。

    4e0eb499aed47fbfef1af724ad0c0383.png
    29f3e2398823bc23e37e7573cb0d2d64.png

    4、弹出Reminder Message对话框,询问是否需要转出report sheet?选中Yes,点击 OK即可。

    4708fcca0b1ada42d5ce222a43d0038b.png

    5、现在可以看到,表格里面给出了线性拟合方程的具体信息包括斜率和截距,图中给出了线性拟合曲线。

    6cbc7e620650ccec96f720e4277d474d.png

    6、如果想要更为详细的拟合数据,可以在原数据表格中点击Fit Linear1寻找。

    a3dfd6f5ef651ec0639c26f167cfe5bf.png

    二、多段线性拟合

    1、首先,把数据导入origin中,绘制散点图;可以看到的是这个散点图需要分为两段进行线性拟合,那么怎么才能实现呢?

    063e63173cc6acb315c11718b440fb13.png
    6ab5017852498719d5e7164ab4bc4fb9.png

    2、工具栏中选中Data,点击Mask Data Points,鼠标如图所示发生变化,拖拽鼠标选中需要屏蔽的数据点,被选中的数据点将变为红色,说明已被屏蔽;

    69b2b0e734c149d7b389182c0527bd86.png
    c47a7955178248bbdaddb2aa19096ecf.png
    84e78d7207c5c8626799bb417e2ab0a0.png

    3、接下来就是对未屏蔽的散点图进行拟合,重复“单段线性拟合”中步骤3-6继续操作;得到黑色散点的线性拟合曲线,那么怎么继续对剩余部分进行线性拟合呢?

    b56d273606652614b147237acd81263f.png

    4、对屏蔽点进行拟合:选中任意屏蔽点,右键弹出工作框,点击Mark,选择Swap(系统将自动交换屏蔽点和未屏蔽点,颜色发生变化);

    b1934a521c5434a7ba460d38f18f85a8.png
    f34c0f39e2af7f4cbbcf14593b5a55e7.png

    5、接下来就是剩余散点进行拟合,重复“单段线性拟合”的步骤3-6继续操作;可以看到两段拟合的曲线和相关信息都在图中展现出来。

    f9b419a8d9d620295d83c8342951a5c6.png

    大家如果有什么问题,可以在我们的推文下方留言,我们会把大家反馈的问题进行统计,并且反馈较多的问题会专门做一次origin答疑哦~

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空空如也

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怎么进行线性拟合