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  • python三维数据拟合
    千次阅读
    2020-12-16 17:46:08

    Griddata使用样条曲线拟合。三阶样条曲线和三阶多项式不一样(相反,它在每个点上都是不同的三阶多项式)。

    如果你只想把一个2D,3阶多项式拟合到你的数据中,那么就用数据点的all来估计16个系数。import itertools

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    def main():

    # Generate Data...

    numdata = 100

    x = np.random.random(numdata)

    y = np.random.random(numdata)

    z = x**2 + y**2 + 3*x**3 + y + np.random.random(numdata)

    # Fit a 3rd order, 2d polynomial

    m = polyfit2d(x,y,z)

    # Evaluate it on a grid...

    nx, ny = 20, 20

    xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x.min(), x.max(), nx),

    np.linspace(y.min(), y.max(), ny))

    zz = polyval2d(xx, yy, m)

    # Plot

    plt.imshow(zz, extent=(x.min(), y.max(), x.max(), y.min()))

    plt.scatter(x, y, c=z)

    plt.show()

    def polyfit2d(x, y, z, order=3):

    ncols = (order + 1)**2

    G = np.zeros((x.size, ncols))

    ij = itertools.product(range(order+1), range(order+1))

    for k, (i,j) in enumerate(ij):

    G[:,k] = x**i * y**j

    m, _, _, _ = np.linalg.lstsq(G, z)

    return m

    def polyval2d(x, y, m):

    order = int(np.sqrt(len(m))) - 1

    ij = itertools.product(range(order+1), range(order+1))

    z = np.zeros_like(x)

    for a, (i,j) in zip(m, ij):

    z += a * x**i * y**j

    return z

    main()

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  • 如下所示: ...#列出实验数据 point=[[2,3,48],[4,5,50],[5,7,51],[8,9,55],[9,12,56]] plt.xlabel(X1) plt.ylabel(X2) #表示矩阵中的值 ISum = 0.0 X1Sum = 0.0 X2Sum = 0.0 X1_2Sum = 0.0 X1X2Sum
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    已知一些三维点坐标,拟合经过这些点的曲线。废话不多说,直接上代码: import csv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt filename = './dataset/Realdata.csv' with open(filename, 'U') as ...

    已知一些三维点坐标,拟合经过这些点的曲线。废话不多说,直接上代码:

    import csv
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    
    filename = './dataset/data.csv'
    with open(filename, 'U') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        Data = [row for row in reader]
    x = []
    y = []
    z = []
    for i in range(len(Data)):
        temp = 0
        Data[i][0] = float(Data[i][0])		# 读取csv文件的内容一般是字符,需转化为浮点数
        x.append(Data[i][0])
        Data[i][1] = float(Data[i][1])
        y.append(Data[i][1])
        Data[i][2] = float(Data[i][2])
        z.append(Data[i][2])
     
     # 绘制3D图  
    ax = plt.axes(projection='3d')
    ax.plot3D(x, y, z, 'b.')
    ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_zlabel('Z')
    plt.show()
    
    ## 最小二乘法求解方程
    #   创建系数矩阵A和矩阵b
    A = np.ones((len(Data), 3))
    b = np.zeros((len(Data), 1))
    for j in range(len(Data)):
        A[j, 0] = x[j]
        A[j, 1] = y[j]
    	b[j, 0] = z[j]
    
    # 通过X=(AT*A)^(-1)*AT*b直接求解
    A_T = A.T
    A1 = np.dot(A_T, A)
    A2 = np.linalg.inv(A1)
    A3 = np.dot(A2, A_T)
    X = np.dot(A3, b)
    print('平面拟合结果为:z = %.3f * x + %.3f * y + %.3f' % (X[0, 0], X[1, 0], X[2, 0]))
    
    

    数据的散点图:
    在这里插入图片描述

    拟合的曲线方程:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python最小二乘法三维坐标拟合平面-最小二乘法拟合平面
  • Python实现三维拟合的方法
  • 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

    前言

    今天为大家介绍一个利用python实现数据可视化三维拟合,具有一定的参考价值,下面就来看看具体的实现过程吧,

    导入第三方库

     

    webp

    定义3D画面

     

    webp

    列出实验数据

    webp

    表示矩阵中的值

     

    webp

    小编推荐一个学python的学习qun 975,691720

    无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!裙内有开发工具,很多干货和技术资料分享!

    在图中显示各点的位置

     

    webp

    进行矩阵运算

     

    webp

    用list来提取矩阵数据

     

    webp

    绘制回归线

     

    webp

    运行结果

     

    webp

    可拖动,更利于分析,以上就是小编所分析的内容,希望能够帮助到大家

    转载于:https://my.oschina.net/u/4104998/blog/3048235

    展开全文
  • 用于拟合空间圆的代码 .py文件是python代码 拟合方式是一个一个的添加点进行拟合 .m是matlab代码 拟合方式是一下子赋予很多个点 然后一起出拟合的结果
  • 主要为大家详细介绍了Python Matplotlib实现三维数据的散点图绘制,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • wireframe(x_p, y_p, z_p, rstride=10, cstride=10) plt.show() 2.3程序结果(作者的数据绘制出的图) 程序参考:python如何拟合三维平面(拟合Intel Realsense D435深度数据点)_Dontla的博客-CSDN博客_python 拟合...

    1.公式推导

     2.程序的实现

            2.1数据集格式

            程序的数据集格式如下,只要数据集格式相同,只要修改程序的文件路径即可运行。

            2.2程序

    import pandas as pd
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    df = pd.read_excel("你的文件路径",engine='openpyxl')       #修改数据文件路径即可
    
    
    x = list(df["x"])
    y = list(df["y"])
    z = list(df["z"])
    # 构造A矩阵
    A = np.zeros((3, 3))
    for i in range(0, len(x)):
        A[0, 0] = A[0, 0] + x[i] ** 2
        A[0, 1] = A[0, 1] + x[i] * y[i]
        A[0, 2] = A[0, 2] + x[i]
        A[1, 0] = A[0, 1]
        A[1, 1] = A[1, 1] + y[i] ** 2
        A[1, 2] = A[1, 2] + y[i]
        A[2, 0] = A[0, 2]
        A[2, 1] = A[1, 2]
        A[2, 2] = len(x)
    # 构造b矩阵
    b = np.zeros((3, 1))
    for i in range(0, len(x)):
        b[0, 0] = b[0, 0] + x[i] * z[i]
        b[1, 0] = b[1, 0] + y[i] * z[i]
        b[2, 0] = b[2, 0] + z[i]
    
    # 求解x
    A_inv = np.linalg.inv(A)  # 求矩阵A的逆
    X = np.dot(A_inv, b)
    print('平面拟合结果为:z = %.3f * x + %.3f * y + %.3f' % (X[0, 0], X[1, 0], X[2, 0]))
    #
    # 展示图像
    fig1 = plt.figure()
    # ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d')
    ax1 = plt.axes(projection='3d')
    ax1.set_xlabel("x")
    ax1.set_ylabel("y")
    ax1.set_zlabel("z")
    ax1.scatter(x,y,z,c='r',marker='o')
    x_p = np.array([i/1000 for i in range(-50,50)])
    y_p = np.array([i/1000 for i in range(-50,50)])
    x_p, y_p = np.meshgrid(x_p, y_p)
    z_p = X[0, 0] * x_p + X[1, 0] * y_p + X[2, 0]
    ax1.plot_wireframe(x_p, y_p, z_p, rstride=10, cstride=10)
    plt.show()
    

            2.3程序结果(作者的数据绘制出的图)

            

     程序参考:python如何拟合三维平面(拟合Intel Realsense D435深度数据点)_Dontla的博客-CSDN博客_python 拟合平面文章目录拟合Intel Realsense D435深度数据点参考文章:【MQ笔记】超简单的最小二乘法拟合平面(Python)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建函数,用于生成不同属于一个平面的100个离散点def not_all_in_plane(a, b, c): x = np.random.uniform(-10, 10, sizhttps://blog.csdn.net/Dontla/article/details/108445277

     如果大家觉得有点难,可以使用matlab中的拟合工具箱进行拟合,更加方便。

    展开全文
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  • 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机输入 y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300 # 构造一个线性模型 # b = tf.Variable(tf.zeros(...
  • 今天小编就为大家分享一篇对python实现二函数高次拟合的示例详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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空空如也

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