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本文实例讲述了Python实现的拟合二元一次函数功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
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使用scipy拟合一元二次函数。
参考:
HYRY Studio-《用Python做科学计算》
代码:
# -*- coding:utf-8 -*- #! python3 import numpy as np from scipy.optimize import leastsq import pylab as pl def func(x,p): """ 数组拟合函数 """ A,k,theta = p return A*(x-k)**2+theta def residuals(p,y,x): """ 残差 """ return y-func(x,p) x = np.linspace(0,2,100) A,k,theta = 10.,1,2. #真实数据参数 y0 = func(x,[A,k,theta]) #真实数据 y1 = y0 + 2 * np.random.randn(len(x)) #加入噪声序列 p0 = [7.,0.2,1.] plsq = leastsq(residuals,p0,args = (y1,x)) print("真实参数:",[A,k,theta]) print("拟合参数:",plsq[0]) #试验数据拟合后的参数 pl.plot(x,y0,label = "real") pl.plot(x,y1,label = "real+noise") pl.plot(x,func(x,plsq[0]),label = "fitting") pl.legend() pl.show()
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