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    腾讯云11.11云上盛惠 ,精选热门产品助力上云,云服务器首年88元起,买的越多返的越多,最高返5000元!

    下面是我在文本文件中绘制数据散点图的代码。 我打开的文件包含两列。 左列为x坐标,右列为y坐标。 代码创建了x和y之间的散点图,我需要一段代码来过度绘制一条最适合散点图中的数据的行,而且我没有一个内置的pylab函数对我有用。 from matplotlib import *from pylab import * with open(file.txt) as f:data = out...

    引言上期的推文python-matplotlib 学术型散点图绘制 推出后,很多小伙伴比较喜欢? 希望能够推出更多的类似绘制教程推文,当然,也提出了一些问题,比如 学术图表的字体设置、相关性散点图绘制线的完善,以及多图绘制等问题,本期推文就针对此问题进行一一解决。 02. 绘制上下误差线学术性相关性散点图还需添加拟合...

    wyh9rl1p9w.jpeg

    导读:什么是散点图? 可以用来呈现哪些数据关系? 在数据分析过程中可以解决哪些问题? 怎样用python绘制散点图? 本文逐一为你解答。 作者:屈希峰来源:大数据dt(id:bigdatadt)01 概述散点图(scatter)又称散点分布图,是以一个变量为横坐标,另一个变量为纵坐标,利用散点(坐标点)的分布形态反映变量统计...

    7e7my6jsrj.png

    模型的整体拟合优度为 0.357 。 抽象出来,实证过程大致为:导入数据、概览数据、描述性统计、相关系数、绘制散点图回归和模型评估与解释。 接下来,将在 ...也从没有听过描述符(descriptor),那么估计你也不会去搜索它们,然后就永远失去了使用这些 python 独有特性的机会。 (《流畅的 python 》)读到这句话...

    作者:zsx_yiyiyi编辑:python大本营阅读文本大概需要 6.66 分钟。 50个matplotlib图的汇编,在数据分析和可视化中最有用。 此列表允许您使用python的matplotlib和seaborn库选择要显示的可视化对象。 1. 关联散点图带边界的气泡图带线性回归最佳拟合线的散点图抖动图计数图边缘直方图边缘箱形图相关图矩阵图2. 偏差...

    比较,scatter比plot适合画散点图。 7、 pandas是一个为解决python数据分析而用的包,可以快速构建数据结构。 8、scikit-learn简称sklearn,在导入数据包时只能使用import sklearn。 线性回归函数采用最小二乘函数拟合。 给定n个参数及其对应的x值以及应该输出的y。 训练相关参数的值,再用这个参数给出线性方程预测...

    具有拟合线性回归模型的散点图的示例分类 - 识别对象所属的类别。 一个例子是将电子邮件分类为垃圾邮件或合法邮件,或者查看某人的信用评分并批准或拒绝...本指南将提供一个示例填充的使用python的数据挖掘简介,python是最广泛使用的数据挖掘工具之一 - 从清理和数据组织到应用机器学习算法。 首先,让我们更好...

    csdn博客作者:zsx_yiyiyi编辑:python大本营50个matplotlib图的汇编,在数据分析和可视化中最有用。 此列表允许您使用python的matplotlib和seaborn库选择要显示的可视化对象。 1. 关联散点图带边界的气泡图带线性回归最佳拟合线的散点图抖动图计数图边缘直方图边缘箱形图相关图矩阵图2. 偏差发散型条形图发散型文本...

    herqd7j9lj.png

    带线性回归最佳拟合线的散点图如果你想了解两个变量如何相互改变,那么最合适的线就是要走的路。 下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。 要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从下面的调用中删除该参数。 # import datadf =pd.read_csv(https:raw.githubusercontent.comselva86datasetsmastermpg...

    改变两列数据的顺序,不会对相关系数,和散点图(拟合的函数曲线)造成影响; 对两列数据进行归一化处理,标准化处理,不会影响相关系数; 我们计算的相关系数是线性相关系数,只能反映两者是否具备线性关系。 相关系数高是线性模型拟合程度高的前提; 此外相关系数反映两个变量之间的相关性,多个变量之间的相关性...

    54ugek2xgl.png

    表明:标准图是一条实线曲线,每个轴都会自动缩放来适应坐标值,但也可以手动进行设置。 多次调用plot函数将会在同一窗口中叠加绘图。 (2)python3.0曲线...或者plot(y)是plot(range(len(y)),y)的简写。 例1:python实现使用200个采样点来绘制sin(x),并且每隔四个点的位置设置标记。 import numpy as npimport...

    4t1qnfgf64.png

    data.drop(, axis=1)好吧数据很干净,可以进行线性回归! 简单线性回归造型对于简单的线性回归,只考虑电视广告对销售的影响。 在直接进入建模之前,看一下数据的样子。 使用matplotlib 一个流行的python绘图库来制作散点图。 plt.figure(figsize=(16, 8))plt.scatter( data, data, c=black)plt.xlabel(moneyspent on...

    什么是线性回归呢如果我们试图捕捉可以最优解释y观测值的x变量和y变量之间的数学关系我们将在x的观测值形成的散点图中去拟合一条线,那么这条线...大数据文摘作品编译:小明同学君、吴双、yawei xia新年总是跟黄金密不可分。 新年第一天,让我们尝试用python搭建一个机器学习线性回归模型,预测金价!...

    ah884v7idn.png

    本篇教程,内容十分丰富,虽然是单篇,大家务必多多练习,可以充当一周的学习内容,静下心来慢慢吸收。 温馨提示1、本节内容重点内容较多, 务必紧跟红色标记。 2、测试数据及代码 见文末客服小姐姐二维码。? 散点图-拟合曲线散点图可用来描述两个连续型变量间的关系。 这里以r中自带的mtcars数据为例绘制第一个示例...

    yqisk3hoht.jpeg

    这个解释看起来好像不太直白,我是这么理解的:数据拟合就是想办法给一堆散点画一条函数曲线。 至于这条曲线怎么画的问题大家有兴趣的可以去搜索一下,的确不简单,但是电脑这种东西太强大了,我们想要做这个还是非常简单的! 接下来给大家介excelrpython下的三种实现方法,为便于展示,首先给到一个示例数据——国家...

    skilgf2cq6.png

    所以行哥分享matplotlib和seaborn速查表给读者们在画图的时候使用,需要pdf版本的话可以在行哥免费的星球里下载? matplotlib速查表? seaborn速查表还有读者反应,有时候在数据可视化的时候不知道使用什么图来展示数据,这里提供了top50的可视化案例进行选择0 初始配置1. 相关性1.1 散点图1.2 气泡图1.3 散点图与最佳...

    画散点图创建一个datatemp的文件夹,在其中分别创建data、demo文件夹用于存放数据文件、python程序文件。 把前面图中的数据导入excel中,命名为:“蒸汽...模型结果曲线当然,我们还可以通过判定系数来看一下我们的回归方程与数据拟合的效果好坏,这个在后续的文章中再说...

    github.com2seriesmachine-learning-with-pythonblobmasterregressionregression-goodness%20of%20fit.ipynb用于检查线性的自变量散点图可以通过直观检查...残差与预测变量图拟合与残差图归一化残差的直方图qq归一化残差图残差的shapiro-wilk正态检验库克残差距离图预测特征的方差膨胀因子(vif)scikit-learn的...

    m7fqez8ihq.png

    作者:zsx_yiyiyi来源:python大本营50个matplotlib图的汇编,在数据分析和可视化中最有用。 此列表允许您使用python的matplotlib和seaborn库选择要显示的可视化对象。 1. 关联散点图带边界的气泡图带线性回归最佳拟合线的散点图抖动图计数图边缘直方图边缘箱形图相关图矩阵图2. 偏差发散型条形图发散型文本发散型包...

    作者:zsx_yiyiyi编辑:python大本营50个matplotlib图的汇编,在数据分析和可视化中最有用。 此列表允许您使用python的matplotlib和seaborn库选择要显示的可视化对象。 1. 关联散点图带边界的气泡图带线性回归最佳拟合线的散点图抖动图计数图边缘直方图边缘箱形图相关图矩阵图2. 偏差发散型条形图发散型文本发散型包...

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  • 大家好,我正在尝试使用python拟合点的曲线,但是我还没有成功,我是使用python的初学者,我发现它没有帮助我.我有一组数据,我想分析哪条线最能描述它(不同阶的多项式).在numpy中,对于多项式拟合,有polyfit()和polyval()...

    大家好,我正在尝试使用python拟合点的曲线,但是我还没有成功,我是使用python的初学者,我发现它没有帮助我.

    我有一组数据,我想分析哪条线最能描述它(不同阶的多项式).

    在numpy中,对于多项式拟合,有polyfit()和polyval().但是我收到此错误,并且我不知道这意味着什么:

    File "plantilla.py", line 28, in

    polinomio=np.polyfit(x,y,5)

    File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/polynomial.py", line 581, in polyfit

    c, resids, rank, s = lstsq(lhs, rhs, rcond)

    File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/linalg/linalg.py", line 1867, in lstsq

    0, work, lwork, iwork, 0)

    ValueError: On entry to DLASCL parameter number 4 had an illegal value

    import pandas as pd

    from matplotlib import pyplot as plt

    from scipy.optimize import curve_fit

    import numpy as np

    import sympy as sym

    #----------------------------------------------------

    data=pd.read_csv('radiacion.dat',header=None,delim_whitespace=True)

    x=data.ix[:,0]

    y=data.ix[:,1]

    """

    x=np.array(x,dtype=float)

    y=np.array(y,dtype=float)

    """

    #----------------------------------------------------

    plt.plot(x,y,'r',label="Original Data")

    plt.title('Radiacion')

    plt.xlabel('t(s)' ,fontsize=14,fontweight='bold')

    plt.ylabel('G(w/m)',fontsize=14,fontweight='bold')

    plt.xticks(fontsize=10,fontweight='bold')

    plt.yticks(fontsize=10,fontweight='bold')

    plt.show ()

    #plt.hold (True)

    #----------------------------------------------------

    polinomio=np.polyfit(x,y,5)

    print (polinomio)

    yP=np.polyval(poli,x)

    plt.plot(x,yp,'b+',label="fitted cuerve")

    我期望这样的事情,以特定的x值来评估多项式.

    p[0]*x**(N-1) + p[1]*x**(N-2) + ... + p[N-2]*x + p[N-1]

    我的输入数据:

    25200 17

    25800 38

    26400 58

    27000 93

    27600 129

    28200 163

    28800 192

    29400 234

    30000 329

    30600 387

    31200 411

    31800 460

    32400 513

    33000 569

    33600 576

    34200 635

    34800 645

    35400 683

    36000 715

    36600 747

    37200 780

    37800 810

    38400 833

    39000 862

    39600 885

    40200 910

    40800 929

    41400 945

    42000 955

    42600 974

    43200 986

    43800 985

    44400 999

    45000 1001

    45600 993

    46200 993

    46800 999

    47400 992

    48000 985

    48600 980

    49200 978

    49800 963

    50400 959

    51000 939

    51600 917

    52200 884

    52800 881

    53400 860

    54000 845

    54600 820

    55200 812

    55800 767

    56400 720

    57000 650

    57600 619

    58200 595

    58800 541

    59400 533

    60000 504

    60600 456

    61200 389

    61800 320

    62400 285

    63000 243

    63600 279

    64200 231

    64800 192

    65400 137

    66000 91

    66600 58

    67200 38

    67800 22

    68400 9

    展开全文
  • python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线,当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。import numpy as npimport matplotlib...

    需要对数据进行函数拟合,首先画一下二维散点图,目测一下大概的分布,

    所谓正态分布,就是高斯分布,正态曲线是一种特殊的高斯曲线。

    python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线,当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from scipy.optimize import curve_fit

    import math

    #单个高斯模型,如果曲线有多个波峰,可以分段拟合

    def func(x, a,u, sig):

    return a*np.exp(-(x - u) ** 2 / (2 * sig ** 2)) / (sig * math.sqrt(2 * math.pi))

    #混合高斯模型,多个高斯函数相加

    def func3(x, a1, a2, a3, m1, m2, m3, s1, s2, s3):

    return a1 * np.exp(-((x - m1) / s1) ** 2) + a2 * np.exp(-((x - m2) / s2) ** 2) + a3 * np.exp(-((x - m3) / s3) ** 2)

    #正弦函数拟合

    #def fmax(x,a,b,c):

    # return a*np.sin(x*np.pi/6+b)+c

    #fita,fitb=optimize.curve_fit(fmax,x,ymax,[1,1,1])

    #非线性最小二乘法拟合

    #def func(x, a, b,c):

    # return a*np.sqrt(x)*(b*np.square(x)+c)

    #用3次多项式拟合,可推广到n次多项式,数学上可以证明,任意函数都可以表示为多项式形式

    #f1 = np.polyfit(x, y, 3)

    #p1 = np.poly1d(f1)

    #yvals = p1(x) #拟合y值

    #也可使用yvals=np.polyval(f1, x)

    拟合,并对参数进行限制,bounds里面代表参数上下限,p0是初始范围,默认是[1,1,1]

    x=np.arange(1,206,1)

    num = []<-自己的y值

    numhunt = []<-自己的y值

    y = np.array(num)

    yhunt = np.array(numhunt)

    popt, pcov = curve_fit(func3, x, y)

    popthunt, pcovhunt = curve_fit(func, x, yhunt,p0=[2,2,2])

    ahunt = popthunt[0]

    uhunt = popthunt[1]

    sighunt = popthunt[2]

    a1 = popt[0]

    u1 = popt[1]

    sig1 = popt[2]

    a2 = popt[3]

    u2 = popt[4]

    sig2 = popt[5]

    a3 = popt[6]

    u3 = popt[7]

    sig3 = popt[8]

    yvals = func3(x,a1,u1,sig1,a2,u2,sig2,a3,u3,sig3) #拟合y值

    yhuntvals = func(x,ahunt,uhunt,sighunt) #拟合y值

    print(u'系数ahunt:', ahunt)

    print(u'系数uhunt:', uhunt)

    print(u'系数sighunt:', sighunt)

    #绘图

    plot1 = plt.plot(x, y, 's',label='insect original values')

    plot2 = plt.plot(x, yvals, 'r',label='insect polyfit values')

    plot3 = plt.plot(x, yhunt, 's',label='predator original values')

    plot4 = plt.plot(x, yhuntvals, 'g',label='predator polyfit values')

    plt.xlabel('date')

    plt.ylabel('Nightly catches log10(N+1)')

    plt.legend(loc=4) #指定legend的位置右下角

    plt.title('insect/predator')

    plt.show()

    下图是单个和多个高斯拟合图像

    20200412001252603.png

    下图是多项式拟合图像

    20200412001252799.png

    图例的位置可以自定义设置

    lower left

    upper center

    lower right

    center

    upper left

    center left

    upper right

    lower center

    best

    center right

    right

    以上就是python 拟合曲线并求参的全部内容。

    展开全文
  • 你可以用numpy的polyfit。我使用以下(您可以安全地删除关于.../usr/bin/python3import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport csvwith open("example.csv", "r") as f:data = [row for row in csv.re...

    你可以用numpy的polyfit。我使用以下(您可以安全地删除关于确定系数和误差界限的位,我只是认为它看起来不错):#!/usr/bin/python3

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import csv

    with open("example.csv", "r") as f:

    data = [row for row in csv.reader(f)]

    xd = [float(row[0]) for row in data]

    yd = [float(row[1]) for row in data]

    # sort the data

    reorder = sorted(range(len(xd)), key = lambda ii: xd[ii])

    xd = [xd[ii] for ii in reorder]

    yd = [yd[ii] for ii in reorder]

    # make the scatter plot

    plt.scatter(xd, yd, s=30, alpha=0.15, marker='o')

    # determine best fit line

    par = np.polyfit(xd, yd, 1, full=True)

    slope=par[0][0]

    intercept=par[0][1]

    xl = [min(xd), max(xd)]

    yl = [slope*xx + intercept for xx in xl]

    # coefficient of determination, plot text

    variance = np.var(yd)

    residuals = np.var([(slope*xx + intercept - yy) for xx,yy in zip(xd,yd)])

    Rsqr = np.round(1-residuals/variance, decimals=2)

    plt.text(.9*max(xd)+.1*min(xd),.9*max(yd)+.1*min(yd),'$R^2 = %0.2f$'% Rsqr, fontsize=30)

    plt.xlabel("X Description")

    plt.ylabel("Y Description")

    # error bounds

    yerr = [abs(slope*xx + intercept - yy) for xx,yy in zip(xd,yd)]

    par = np.polyfit(xd, yerr, 2, full=True)

    yerrUpper = [(xx*slope+intercept)+(par[0][0]*xx**2 + par[0][1]*xx + par[0][2]) for xx,yy in zip(xd,yd)]

    yerrLower = [(xx*slope+intercept)-(par[0][0]*xx**2 + par[0][1]*xx + par[0][2]) for xx,yy in zip(xd,yd)]

    plt.plot(xl, yl, '-r')

    plt.plot(xd, yerrLower, '--r')

    plt.plot(xd, yerrUpper, '--r')

    plt.show()

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  • python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线,当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。import numpy as npimport matplotlib...
  • python散点图拟合曲线-python曲线拟合

    千次阅读 2020-11-01 12:49:45
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_aed5bd1d0102vid7.html1.多项式拟合范例:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#潘海东,2014/1/13x = np.arange(1, 17, 1)y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, ...
  • python 绘制拟合曲线并加指定点标识import osimport numpy as npfrom scipy import logfrom scipy.optimize import curve_fitimport matplotlib.pyplot as pltimport mathfrom sklearn.metrics import r2_score# ...
  • 然后今天有个课程设计的报告,上去讲了一下RANSAC,感觉这个东西也没那么复杂,所以今天就总结一些RASAC并用Python实现一下直线拟合。RANSAC简介RANSAC(RAndom SAmple Consensus,随机采样一致)算法是从一组含有...
  • 原标题:python散点图:如何添加拟合线并显示拟合方程与R方?polyfit()函数可以使用最小二乘法将一些点拟合成一条曲线.numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)# x:要拟合点的横坐标# ...
  • python散点图:如何添加拟合线并显示拟合方程与R方?我们可以使用polyfit()函数,使用最小二乘法将一些点拟合成一条曲线.numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)# x:要拟合点的横坐标...
  • 我不知道pythonic或natural,但我认为我已经找到了一种更准确的方法,可以在使用每个点的信息时将边缘拟合到像您这样的数据集.首先,让我们生成一个看起来像你所展示的随机数据.这个部分可以很容易地跳过,我发布它只是...
  • polyfit()函数可以使用最小二乘法将一些点拟合成一条曲线.numpy.polyfit(x, y...例如:自由度为2,那么拟合出来的曲线就是二次函数,自由度是3,拟合出来的曲线就是3次函数首先我们先来构造一下需要被拟合散点# 解决坐...
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  • 问题背景最近物理老师让用Excel弄一个最小二乘法拟合然后弄出方程来求玻尔兹曼常数。无奈发现Linux上的WPS没有绘图功能无语啊O__O”…,据说绘图功能是用delphi写的,不好做跨平台移植……那只好将重任加在Python上...
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  • I am trying to establish what people would loosely refer to as a homemade KDE - I suppose. I am trying to evaluate a density of a rather huge set of datapoints. In particular, having many data points ...
  • Python散点图拟合

    万次阅读 多人点赞 2020-03-15 19:49:25
    散点图拟合 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24] y = np.array([5760, 3600, 1620, 1260, 1080, ...
  • 这是由于连线是根据二维数组的顺序连接的,比如:数组的第一个元素和第二个元素连接了,但这两个元素横坐标不是按照数组元素大小顺序来的。...利用上述语句对数组按照第一列排序,再画图即可正确拟合散点。 ...
  • 散点图拟合曲线

    千次阅读 2020-12-25 18:17:59
    笔记:散点图拟合曲线1 导入库2 构造散点2 利用polyfit拟合图形3 拟合评估(R方)4 输出拟合方程 1 导入库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() pd.set_option('...

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python散点图拟合曲线

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