Python应用实现双指数函数及拟合代码实例
双指数函数
待拟合曲线为 y(x) = bepx + ceqx
import matplotlib.pyplot as plt x = ([0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1.0]) y = ([0.33, 0.26, 0.18, 0.16, 0.12, 0.09, 0.08, 0.07, 0.06, 0.06, 0.06, 0.07, 0.09, 0.1, 0.15, 0.19, 0.25, 0.36, 0.47, 0.68]) plt.scatter(x, y) plt.show()
拟合
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit def double_exp(x, b, c, p, q): x = np.array(x) return b*np.exp(p*x) + c*np.exp(q*x) x = ([0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1.0]) y = ([0.33, 0.26, 0.18, 0.16, 0.12, 0.09, 0.08, 0.07, 0.06, 0.06, 0.06, 0.07, 0.09, 0.1, 0.15, 0.19, 0.25, 0.36, 0.47, 0.68]) popt, pcov = curve_fit(double_exp, x, y, [1, 1, 1, 1]) print(popt) b = popt[0] c = popt[1] p = popt[2] q = popt[3] y_fit = double_exp(x, b, c, p, q) plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y_fit, color='red', linewidth=1.0) plt.show()
numpy 库,实现列表转矩阵,得以进行数学运算。matplotlib.pyplot 库,绘制图像。scipy.optimize 库,curve_fit()函数,使用非线性最小二乘法拟合曲线。curve_fit()popt,拟合结果,在这里指b, c, p, q 的值。povc,该拟合结果对应的协方差。
拟合结果参数原函数拟合结果误差b0.00110.00110c0.42000.42420.42%p6.39986.49881.55%q-5.1551-5.21641.19%
误差可以满意。
经过测试,如果将初始参数设置为原函数参数(保留 4 位小数),拟合得到的结果并未发生变化。
经过测试,拟合使用的三种方法,"trf","lm" 和 "dogbox" 对该函数拟合结果影响微乎其微。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
python如何实现数据的线性拟合
实验室老师让给数据画一张线性拟合图.不会matlab,就琢磨着用python.参照了网上的一些文章,查看了帮助文档,成功的写了出来 这里用到了三个库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize def f_1(x, A, B): return A * x + B plt.figure() # 拟合点 x0 = [75, 70, 65, 60, 55,50,45,40,35,30] y0
-
python 对任意数据和曲线进行拟合并求出函数表达式的三种解决方案
第一种是进行多项式拟合,数学上可以证明,任意函数都可以表示为多项式形式.具体示例如下. ###拟合年龄 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #定义x.y散点坐标 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
-
对python指数、幂数拟合curve_fit详解
1.一次二次多项式拟合 一次二次比较简单,直接使用numpy中的函数即可,polyfit(x, y, degree). 2.指数幂数拟合curve_fit 使用scipy.optimize 中的curve_fit,幂数拟合例子如下: from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b *
-
在python中利用最小二乘拟合二次抛物线函数的方法
1.最小二乘也可以拟合二次函数 我们都知道用最小二乘拟合线性函数没有问题,那么能不能拟合二次函数甚至更高次的函数呢?答案当然是可以的.下面我们就来试试用最小二乘来拟合抛物线形状的的图像. 对于二次函数来说,一般形状为 f(x) = a*x*x+b*x+c,其中a,b,c为三个我们需要求解的参数.为了确定a.b.c,我们需要根据给定的样本,然后通过调整这些参数,知道最后找出一组参数a.b.c,使这些所有的样本点距离f(x)的距离平方和最小.用什么方法来调整这些参数呢?最常见的自然就是我们的梯度下降
-
python实现最小二乘法线性拟合
本文python代码实现的是最小二乘法线性拟合,并且包含自己造的轮子与别人造的轮子的结果比较. 问题:对直线附近的带有噪声的数据进行线性拟合,最终求出w,b的估计值. 最小二乘法基本思想是使得样本方差最小. 代码中self_func()函数为自定义拟合函数,skl_func()为调用scikit-learn中线性模块的函数. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import Li
-
python之拟合的实现
一.多项式拟合 多项式拟合的话,用的的是numpy这个库的polyfit这个函数.那么多项式拟合,最简单的当然是,一次多项式拟合了,就是线性回归.直接看代码吧 import numpy as np def linear_regression(x,y): #y=bx+a,线性回归 num=len(x) b=(np.sum(x*y)-num*np.mean(x)*np.mean(y))/(np.sum(x*x)-num*np.mean(x)**2) a=np.mean(y)-b*np.mean(x)
-
Python 做曲线拟合和求积分的方法
这是一个由加油站油罐传感器测量的油罐高度数据和出油体积,根据体积和高度的倒数,用截面积来描述油罐形状,求出拟合曲线,再用标准数据,求积分来验证拟合曲线效果和误差的一个小项目. 主要的就是首先要安装Anaconda python库,然后来运用这些数学工具. ###最小二乘法试验### import numpy as np import pymysql from scipy.optimize import leastsq from scipy import integrate ###绘图,看拟合效
-
python多项式拟合之np.polyfit 和 np.polyld详解
python数据拟合主要可采用numpy库,库的安装可直接用pip install numpy等. 1. 原始数据:假如要拟合的数据yyy来自sin函数,np.sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xxx = np.arange(0, 1000) # x值,此时表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值,转化成度 2. 测试不同阶的多项式,例如7阶多项式拟合,使用np.polyfit拟合,np
-
Python应用实现双指数函数及拟合代码实例
双指数函数 待拟合曲线为 y(x) = bepx + ceqx import matplotlib.pyplot as plt x = ([0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1.0]) y = ([0.33, 0.26, 0.18, 0.16, 0.12, 0.09, 0.08, 0.07, 0.06, 0.06, 0.0
-
python算法学习双曲嵌入论文代码实现数据集介绍
目录 1. 目标 Python 代码依赖库 2. 数据集 数据展示 学习的文章: Poincaré Embeddings for Learning Hierarchical Representations 主要参考的代码: poincare_embeddings gensim – Topic Modelling in Python - poincare.py 由于有些代码难以运行,有些比较难读(封装程度非常高)甚至有些代码写得存在一些问题.因此我们重新按照论文的设置,利用Python重现了对应的
-
python爬虫 批量下载zabbix文档代码实例
这篇文章主要介绍了python爬虫 批量下载zabbix文档代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 # -*- coding: UTF-8 -*- import requests,re,time url = 'https://www.zabbix.com/documentation/3.4/zh/manual' base_url = 'https://www.zabbix.com/documentation/3.4/' seco
-
Python检查 云备份进程是否正常运行代码实例
这篇文章主要介绍了Python检查 云备份进程是否正常运行代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 场景:服务器自动备份数据库文件,每两小时生成一个新备份文件,通过云备份客户端自动上传,需要每天检查是否备份成功. 实现:本脚本实现检查文件是否备份成功,进程是否正常运行,并且发送相关邮件提醒. #! /usr/bin/env python import os import time import smtplib from email
-
Python计算两个矩形重合面积代码实例
这篇文章主要介绍了Python 实现两个矩形重合面积代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 计算两个矩形的重合面积 import math x1, y1, x2, y2 = input().split(" ") x1, y1, x2, y2=int(x1), int(y1), int(x2), int(y2) # print(x1, y1, x2, y2) x1,x2 = min(x1,x2),max(x1,
-
使用python脚本自动创建pip.ini配置文件代码实例
这篇文章主要介绍了使用python脚本自动创建pip.ini配置文件代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 运行一下python代码自动创建pip/pip.ini文件并添加pip源 """ python建立pip.ini.py 2016年4月30日 03:35:11 codegay """ import os ini="""[global] inde
-
python基于gevent实现并发下载器代码实例
这篇文章主要介绍了python基于gevent实现并发下载器代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 并发下载原理 import gevent from gevent import monkey import urllib.request monkey.patch_all() def my_download(url): print('GET: %s' % url) resp = urllib.request.urlopen(url
-
python调用接口的4种方式代码实例
这篇文章主要介绍了python调用接口的4种方式代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 python中调用API的几种方式: - urllib2 - httplib2 - pycurl - requests 1.urllib2 import urllib2, urllib github_url = 'https://api.github.com/user/repos' password_manager = urllib2.HTT
-
python读取ini配置的类封装代码实例
这篇文章主要介绍了python读取ini配置的类封装代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 此为基础封装,未考虑过多异常处理 类 # coding:utf-8 import configparser import os class IniCfg(): def __init__(self): self.conf = configparser.ConfigParser() self.cfgpath = '' def checkSec
-
python各层级目录下import方法代码实例
这篇文章主要介绍了python各层级目录下import方法代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 以前经常使用python2.现在很多东西都切换到了python3,发现很多东西还是存在一些差异化的.跨目录import是常用的一种方法,并且有不同的表现形式,新手很容易搞混.有必要这里做个总结,给大家科普一下: 1 同级目录下的调用: 同级目录下的调用比较简单,一般使用场景是不同类的相互调用.不用考虑路径问题,常用的格式是:from
随机推荐
- ASP.NET的HtmlForm控件学习及Post与Get的区别概述
- ajax.net +jquery 无刷新三级联动的实例代码
- Ubuntu cron日志开启与查看的实现步骤
- 关于fastjson的@JSONField注解的一些问题(详解)
- JavaScript 学习笔记之基础中的基础
- TypeScript 学习笔记之基本类型
- bootstrap是什么_动力节点Java学院整理
- ADODB类使用
- js实现百度地图同时显示多个路书效果
- Linux php 中文乱码的快速解决方法
- JavaScript阻止回车提交表单的方法
- Android中底部菜单被输入法顶上去的解决方案
- SQL Server设置主键自增长列(使用sql语句实现)
- Spring mvc整合mybatis(crud+分页插件)操作mysql
- jQuery 使用手册(三)
- 深入浅析JavaScript系列(13):This? Yes,this!
- 利用注册表防止学生修改屏幕保护密码
- JNI实现最简单的JAVA调用C/C++代码
- 利用Asp.Net回调机制实现进度条
- php 数组的创建、调用和更新实现代码