沒用過matlab，覺得excel又太那啥，朋友問了這個問題才去找的資料
轉載於 https://blog.csdn.net/changdejie/article/details/83089933
1. 第一種是進行多項式擬合，數學上可以證明，任意函數都可以表示為多項式形式。具體示例如下。
###擬合年齡
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#定義x、y散點坐標
x = [10,20,30,40,50,60,70,80]
x = np.array(x)
print('x is :\n',x)
num = [174,236,305,334,349,351,342,323]
y = np.array(num)
print('y is :\n',y)
#用3次多項式擬合
f1 = np.polyfit(x, y, 3)
print('f1 is :\n',f1)
p1 = np.poly1d(f1)
print('p1 is :\n',p1)
#也可使用yvals=np.polyval(f1, x)
yvals = p1(x) #擬合y值
print('yvals is :\n',yvals)
#繪圖
plot1 = plt.plot(x, y, 's',label='original values')
plot2 = plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(loc=4) #指定legend的位置右下角
plt.title('polyfitting')
plt.show()
2. 第二種方案是給出具體的函數形式(可以是任意的，只要你能寫的出來 下面的func就是)，用最小二乘的方式去逼近和擬合，求出函數的各項系數，如下。
##使用curve_fit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
#自定義函數 e指數形式
def func(x, a, b,c):
return a*np.sqrt(x)*(b*np.square(x)+c)
#定義x、y散點坐標
x = [20,30,40,50,60,70]
x = np.array(x)
num = [453,482,503,508,498,479]
y = np.array(num)
#非線性最小二乘法擬合
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
#獲取popt里面是擬合系數
print(popt)
a = popt[0]
b = popt[1]
c = popt[2]
yvals = func(x,a,b,c) #擬合y值
print('popt:', popt)
print('系數a:', a)
print('系數b:', b)
print('系數c:', c)
print('系數pcov:', pcov)
print('系數yvals:', yvals)
#繪圖
plot1 = plt.plot(x, y, 's',label='original values')
plot2 = plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(loc=4) #指定legend的位置右下角
plt.title('curve_fit')
plt.show()
擬合高斯分布的方法。
#encoding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import pandas as pd
#自定義函數 e指數形式
def func(x, a,u, sig):
return a*(np.exp(-(x - u) ** 2 /(2* sig **2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig))*(431+(4750/x))
#定義x、y散點坐標
x = [40,45,50,55,60,65,70,75,80,85,90,95,100,105,110,115,120,125,130,135]
x=np.array(x)
# x = np.array(range(20))
print('x is :\n',x)
num = [536,529,522,516,511,506,502,498,494,490,487,484,481,478,475,472,470,467,465,463]
y = np.array(num)
print('y is :\n',y)
popt, pcov = curve_fit(func, x, y,p0=[3.1,4.2,3.3])
#獲取popt里面是擬合系數
a = popt[0]
u = popt[1]
sig = popt[2]
yvals = func(x,a,u,sig) #擬合y值
print(u'系數a:', a)
print(u'系數u:', u)
print(u'系數sig:', sig)
#繪圖
plot1 = plt.plot(x, y, 's',label='original values')
plot2 = plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(loc=4) #指定legend的位置右下角
plt.title('curve_fit')
plt.show()
什么是微分方程全部還給老師了
https://wenda.so.com/q/1555245281616401
src=140&q=%E4%B8%80%E9%98%B6%E5%BE%AE%E5%88%86%E6%96%B9%E7%A8%8B%E7%9A%84%E8%A7%A3
還有多認識了個sympy庫，是一個把符號轉換的一個庫
https://blog.csdn.net/whcxytj/article/details/75270873
可以讓下面語句不報錯，簡練語句用的
#測試語句
x=Symbol('x')
y=Symbol('y')
print(x+y)