Numpy —— 曲线拟合

　

曲线拟合

多项式拟合

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(1, 17, 1)
y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60])
z1 = np.polyfit(x, y, 3)#用3次多项式拟合
p1 = np.poly1d(z1)
print(p1) #在屏幕上打印拟合多项式
yvals=p1(x)#也可以使用yvals=np.polyval(z1,x)
plot1=plt.plot(x, y, '*',label='original values')
plot2=plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
plt.legend(loc=4)
plt.title('polyfitting')
plt.show()

---

指定函数拟合

使用非线性最小二乘法拟合

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
x = np.arange(1, 17, 1)
y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60])
def func(x,a,b):
    return a*np.exp(b/x)
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
a=popt[0]#popt里面是拟合系数，读者可以自己help其用法
b=popt[1]
yvals=func(x,a,b)
plot1=plt.plot(x, y, '*',label='original values')
plot2=plt.plot(x, yvals, 'r',label='curve_fit values')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
plt.legend(loc=4)#指定legend的位置,读者可以自己help它的用法
plt.title('curve_fit')
plt.show()
plt.savefig('p2.png')

对数函数拟合

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
#用指数形式来拟合
x = np.arange(1, 17, 1)
y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60])
def func(x,a,b):
    return a * np.log(x) + b
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
a=popt[0]#popt里面是拟合系数，读者可以自己help其用法
b=popt[1]
yvals=func(x,a,b)
plot1=plt.plot(x, y, '*',label='original values')
plot2=plt.plot(x, yvals, 'r',label='log_fit values')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
plt.legend(loc=4)#指定legend的位置,读者可以自己help它的用法
plt.title('curve_fit')
plt.show()
plt.savefig('p2.png')

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