怎么利用Python拟合函数曲线

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使用Python拟合函数曲线需要用到一些第三方库：

• numpy：科学计算的基础库（例如：矩阵）

• matplotlib：绘图库

• scipy：科学计算库

如果没有安装过这些库，需要在命令行中输入下列代码进行安装：

pip install numpy matplotlib scipy

拟合多项式

'''Author: CloudSirDate: 2021-08-01 13:40:50LastEditTime: 2021-08-02 09:41:54LastEditors: CloudSirDescription: Python拟合多项式https://github.com/cloudsir'''import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]y = [2.83, 9.53, 14.52, 21.57, 38.26, 53.92, 73.15, 101.56, 129.54, 169.75, 207.59]z1 = np.polyfit(x, y, 3) #用3次多项式拟合，输出系数从高到0p1 = np.poly1d(z1) #使用次数合成多项式y_pre = p1(x) plt.plot(x,y,'.')plt.plot(x,y_pre)plt.show()

函数说明

np.polyfit(x, y, n)

功能：拟合曲线

参数：

• x，y：x和y的原始数据

• n：要拟合的次数

返回值：

• 一个列表，拟合出的系数，顺序为从高到底

例： n=3时，会利用
a x ³ + b x ² + c x + d
拟合函数，并返回拟合出的系数 [a, b, c, d]

np.poly1d(li, r=False)

功能：生成多项式函数

参数：

li:

当没有r参数或 r=False 时，传入一个系数列表(次数从高到低)，利用该列表生成多项式函数并返回

import numpy as np

f = np.poly1d([2, 3, 4])

""" f ( x ) = 2 x ² + 3 x + 4
"""

print(f(2)) # 18

当参数 r=True 时，传入一个根列表，利用该列表生成多项式函数并返回

import numpy as np

f = np.poly1d([2, 3, 4], True)

""" f ( x ) = ( x − 2 ) ∗ ( x − 3 ) ∗ ( x − 4 )
"""

print(f(0)) # -24

返回值：

见上

拟合任意函数

'''Author: CloudSirDate: 2021-08-03 15:01:17LastEditTime: 2021-08-03 15:26:05LastEditors: CloudSirDescription: Python拟合任意函数https://github.com/cloudsir'''# 引用库函数import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import optimize as opplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 用来正常显示负号# 需要拟合的函数def f_1(x, A, B, C):    return A * x**2 + B * x + C# 需要拟合的数据组x_group = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]y_group = [2.83, 9.53, 14.52, 21.57, 38.26, 53.92, 73.15, 101.56, 129.54, 169.75, 207.59]# 得到返回的A，B值A, B, C = op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)[0]# 数据点与原先的进行画图比较plt.scatter(x_group, y_group, marker='o',label='真实值')x = np.arange(0, 15, 0.01)y = A * x**2 + B *x + Cplt.plot(x, y,color='red',label='拟合曲线')plt.legend() # 显示labelplt.show()

函数说明

op.curve_fit(f, x, y)

功能：拟合任意函数

参数：

f：要拟合的函数类型

# 构建一个二次函数def f(x, A, B, C):    return A * x**2 + B * x + Cop.curve_fit(f, x, y) # 进行拟合

x, y：x和y的原始数据

返回值：一个元组 (popt,pcov)

• popt是一个一维数组，表示得到的拟合方程的参数。

• pcov是一个二维数组，是在popt参数下得到的协方差。

到此，关于"怎么利用Python拟合函数曲线"的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！