Python实现的多项式拟合功能示例【基于matplotlib】

本文实例讲述了Python实现的多项式拟合功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
#! python2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False    #解决负数坐标显示问题
#x的个数决定了样本量
x = np.arange(-1,1,0.02)
#y为理想函数
y = 2*np.sin(x*2.3)+0.5*x**3
#y1为离散的拟合数据
y1 = y+0.5*(np.random.rand(len(x))-0.5)
z1 = np.polyfit(x, y, 6)
# 生成多项式对象
p1 = np.poly1d(z1)
pp1=p1(x)
##################################
#plt.plot(x,y,color='g',linestyle='-',marker='',label=u'理想曲线')
plt.plot(x,y1,color='m',linestyle='',marker='o',label=u'拟合数据')
plt.plot(x,pp1,color='b',linestyle='-',marker='.',label=u"拟合曲线")
# 把拟合的曲线在这里画出来
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

运行效果：

注意：不同于之前《Python使用Matplotlib模块时坐标轴标题中文及各种特殊符号显示方法》上介绍的中文显示方法，这里使用：

from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体

来进行全局的中文显示设置

另外，使用：

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

来进行负数坐标的显示设置

PS：这里再为大家推荐两款相似的在线工具供大家参考：

在线多项式曲线及曲线函数拟合工具：
http://tools.jb51.net/jisuanqi/create_fun

在线绘制多项式/函数曲线图形工具：
http://tools.jb51.net/jisuanqi/fun_draw

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

您可能感兴趣的文章:

  • python中matplotlib实现最小二乘法拟合的过程详解
  • Python数据拟合与广义线性回归算法学习
  • Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例教程
  • 详解Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安装与配置
  • 浅谈python中scipy.misc.logsumexp函数的运用场景
  • python安装numpy&安装matplotlib& scipy的教程
  • Python编程实现数学运算求一元二次方程的实根算法示例
  • Python实现3行代码解简单的一元一次方程
  • Python实现的拟合二元一次函数功能示例【基于scipy模块】
赞 (0)

相关推荐

  • Python编程实现数学运算求一元二次方程的实根算法示例

    Python编程实现数学运算求一元二次方程的实根算法示例

    本文实例讲述了Python编程实现数学运算求一元二次方程的实根算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题: 请定义一个函数quadratic(a, b, c),接收3个参数,返回一元二次方程:ax² + bx + c = 0的两个解. 实现代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import math def quadratic(a,b,c): if a == 0: raise TypeError('a不能为0') if not is

  • 详解Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安装与配置

    详解Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安装与配置

    用Python来编写机器学习方面的代码是相当简单的,因为Python下有很多关于机器学习的库.其中下面三个库numpy,scipy,matplotlib,scikit-learn是常用组合,分别是科学计算包,科学工具集,画图工具包,机器学习工具集. numpy :主要用来做一些科学运算,主要是矩阵的运算.NumPy为Python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库处理这些数组.它将常用的数学函数都进行数组化,使得这些数学函数能够直接对数组进行操作,将本来需要在Python级别进行的循

  • 浅谈python中scipy.misc.logsumexp函数的运用场景

    scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False),具体配置可参见这里,返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a))). 这里需要强调的是使用该函数的场景: 一般来说,该函数主要用于非常小的数值的运算(比如蒙特卡洛取样样本).在这种情况下,将数据保持log处理是必须的.所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(exp(a))),但这样做就

  • python安装numpy&安装matplotlib& scipy的教程

    python安装numpy&安装matplotlib& scipy的教程

    numpy安装 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/numpy(各取所需) copy安装目录.eg:鄙人的D:\python3.6.1\Scripts pip install :eg: win+R ----->  CMD ---->    pip install D:\python3.6.1\Scripts\numpy-1.13.0rc2-cp36-none-win_amd64.whl 安装成功: 同理: 安装matplotlib 安装scipy 以上这篇pyt

  • Python实现的拟合二元一次函数功能示例【基于scipy模块】

    Python实现的拟合二元一次函数功能示例【基于scipy模块】

    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: 背景: 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 &

  • python中matplotlib实现最小二乘法拟合的过程详解

    python中matplotlib实现最小二乘法拟合的过程详解

    前言 最小二乘法Least Square Method,做为分类回归算法的基础,有着悠久的历史(由马里·勒让德于1806年提出).它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 下面这篇文章主要跟大家介绍了关于python中matplotlib实现最小二乘法拟合的相关内容,下面话不多说,来一起看看详细的介绍:

  • Python实现3行代码解简单的一元一次方程

    本文所述实例为Python用3行代码实现解一元一次方程,代码简洁高效,具体用法如下: >>> solve("x - 2*x + 5*x - 46*(235-24) = x + 2") 3236.0 功能代码如下: def solve(eq,var='x'): eq1 = eq.replace("=","-(")+")" c = eval(eq1,{var:1j}) return -c.real/c.imag

  • Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例教程

    Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例教程

    scipy scipy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱.它的不同子模块相应于不同的应用.像插值,积分,优化,图像处理,,特殊函数等等. scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较,比如GSL(GNU C或C++科学计算库),或者Matlab工具箱.scipy是Python中科学计算程序的核心包;它用于有效地计算numpy矩阵,来让numpy和scipy协同工作. 在实现一个程序之前,值得检查下所需的数据处理方式是否已经在scipy中存在了.作为非专业程序员,科学家总是喜欢重新发明造

  • Python数据拟合与广义线性回归算法学习

    Python数据拟合与广义线性回归算法学习

    机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1.2.100次方的多项式对该数据进行拟合. 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import

  • Python实现的多项式拟合功能示例【基于matplotlib】

    Python实现的多项式拟合功能示例【基于matplotlib】

    本文实例讲述了Python实现的多项式拟合功能.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding: utf-8 -*- #! python2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决负数坐

  • Python实现的端口扫描功能示例

    本文实例讲述了Python实现的端口扫描功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 import sys import socket import multiprocessing def ports(ports_service): #获取常用端口对应的服务名称 for port in list(range(1,100))+[143,145,113,443,445,3389, 8080]: try: ports_service[port] = socket.getservbyport(por

  • 基于Python实现的ID3决策树功能示例

    本文实例讲述了基于Python实现的ID3决策树功能.分享给大家供大家参考,具体如下: ID3算法是决策树的一种,它是基于奥卡姆剃刀原理的,即用尽量用较少的东西做更多的事.ID3算法,即Iterative Dichotomiser 3,迭代二叉树3代,是Ross Quinlan发明的一种决策树算法,这个算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理,越是小型的决策树越优于大的决策树,尽管如此,也不总是生成最小的树型结构,而是一个启发式算法. 如下示例是一个判断海洋生物数据是否是鱼类而构建的基于ID3思想

  • python实现的接收邮件功能示例【基于网易POP3服务器】

    本文实例讲述了python实现的接收邮件功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 简介 本代码实现从网易POP3服务器接收邮件 二 代码 import poplib import re import tkinter class Window: def __init__(self,root): label1 = tkinter.Label(root,text='POP3') label2 = tkinter.Label(root,text='Port') label3 = tkinter.Lab

  • Python实现清理微信僵尸粉功能示例【基于itchat模块】

    本文实例讲述了Python实现清理微信僵尸粉功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 原理 通过Pyhton调用itchat模块登录网页版微信,给你所有好友发送特殊符号,对方收不到这个特殊符号,只要有人删了你,你的微信就会显示被删的人. 所需环境 Python3 itchat模块 安装 pip install itchat 使用 新建qf.py文件,拷贝下面代码,保存 import itchat import time itchat.auto_login(hotReload=True) # 热加载

  • Java实现的n阶曲线拟合功能示例

    本文实例讲述了Java实现的n阶曲线拟合功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 前面一篇文章Java实现求解一元n次多项式的方法,能解多项式以后,还需要利用那个类,根据若干采样点数据来对未来数据进行预测,拟合的矩阵在上一篇文章中已经贴出来了,这里就不说了,本篇主要是如何根据采样点来计算系数矩阵,并计算预测点的值. 原理很简单,公式在上一篇文章中也有了,此处直接贴代码. 其中用到了上一篇文章中写的类commonAlgorithm.PolynomiaSoluter package commonAlg

  • Python实现简单生成验证码功能【基于random模块】

    本文实例讲述了Python实现简单生成验证码功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 验证码一般用来验证登陆.交易等行为,减少对端为机器操作的概率,python中可以使用random模块,char()内置函数来实现一个简单的验证码功能. import random def veri_code(): li = [] for i in range(6): #循环6次,生成6个字符 r = random.randrange(0, 5) #随机生成0-4之间的数字 if r == 1 or r == 4:

  • Python实现两款计算器功能示例

    本文实例为大家分享了Python实现计算器功能示例代码,供大家参考,具体内容如下 1.简单计算器 #计算一个表达式的时候,首先肯定是先算括号里面的,再算乘除法,后算加减法 import re # 1.去括号 def remove_kuohao(expression): ''' 这是一个去除括号的函数 :param expression: 传进来的表达式 :return: 计算后的结果 ''' while True: ret = re.search(r'\([^(]*?\)',expression

  • python flask框架实现重定向功能示例

    本文实例讲述了python flask框架实现重定向功能.分享给大家供大家参考,具体如下: flask 重定向: from flask import * app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return redirect(url_for('login')) @app.route('/login') def login(): return render_template('login.html') if __name__ == '_

  • Python Django框架模板渲染功能示例

    Python Django框架模板渲染功能示例

    本文实例讲述了Python Django框架模板渲染功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 项目名/settings.py(项目配置,配置模板文件的路径): import os # 项目目录的绝对路径 BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) TEMPLATES = [ { 'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',

随机推荐