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
  """
  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()

结果：

（貌似这里的求解方法用了智能算法，因为每次的结果都有细小差异。具体资料没见到，以后有精力再找）

真实参数: [10.0, 1, 2.0]
拟合参数: [ 10.83391995   0.98950039   1.63356065]

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。

赞 (0)

相关推荐

  • python安装scipy的方法步骤

    python安装scipy的方法步骤

    Scipy高级科学计算库:和Numpy联系很密切,Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算.统计分析,所以可以说是基于Numpy之上了. Scipy库的安装 pip install scipy Scipy有很多子模块可以应对不同的应用,例如插值运算,优化算法等等.SciPy则是在NumPy的基础上构建的更为强大,应用领域也更为广泛的科学计算包.正是出于这个原因,SciPy需要依赖NumPy的支持进行安装和运行. SciPy是世界上著名的Python开源科学计算库,建立在Numpy之上.

  • 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中的插值 scipy-interp的实现代码

    具体代码如下所示: import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d x=np.linspace(0,10*np.pi,num=20) y=np.sin(x) f1=interp1d(x,y,kind='linear')#线性插值 f2=interp1d(x,y,kind='cubic')#三次样条插值 x_pred=np.linspace(0,10*np.

  • Python基于scipy实现信号滤波功能

    Python基于scipy实现信号滤波功能

    ​ 1.背景介绍 在深度学习中,有时会使用Matlab进行滤波处理,再将处理过的数据送入神经网络中.这样是一般的处理方法,但是处理起来却有些繁琐,并且有时系统难以运行Matlab.Python作为一种十分强大的语言,是支持信号滤波滤波处理的. 本文将以实战的形式基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理,包括内容有1.低通滤波,2.高通滤波,3.带通滤波,4.带阻滤波器.具体的含义大家可以查阅大学课程,信号与系统.简单的理解就是低通滤波指的是去除高于某一阈值频率的信号:高通滤波去除低于某

  • Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作示例

    本文实例讲述了Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 二维图像卷积运算 一 代码 import numpy as np from scipy import signal, misc import matplotlib.pyplot as plt image = misc.ascent()#二维图像数组,lena图像 w = np.zeros((50,50))#全0二维数组,卷积核 w[0][0]=1.0#修改参数,调整滤波器 w[49][2

  • Python使用scipy模块实现一维卷积运算示例

    本文实例讲述了Python使用scipy模块实现一维卷积运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 介绍 signal模块包含大量滤波函数.B样条插值算法等等.下面的代码演示了一维信号的卷积运算. 二 代码 import numpy as np import scipy.signal x = np.array([1,2,3]) h = np.array([4,5,6]) print(scipy.signal.convolve(x, h))#一维卷积运算 三 运行结果 [ 4 13 28 27 1

  • 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

  • Python实现曲线拟合操作示例【基于numpy,scipy,matplotlib库】

    Python实现曲线拟合操作示例【基于numpy,scipy,matplotlib库】

    本文实例讲述了Python实现曲线拟合操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 这两天学习了用python来拟合曲线. 一.环境配置 本人比较比较懒,所以下载的全部是exe文件来安装,安装按照顺利来安装.自动会找到python的安装路径,一直点下一步就行.还有其他的两种安装方式:一种是解压,一种是pip.我没有尝试,就不乱说八道了. 没有ArcGIS 环境的,可以不看下面这段话了. 在配置环境时遇见一个小波折,就是原先电脑装过ArcGIS10.2 ,所以其会默认安装python2.7,而且pyth

  • python scipy求解非线性方程的方法(fsolve/root)

    使用scipy.optimize模块的root和fsolve函数进行数值求解线性及非线性方程,下面直接贴上代码,代码很简单 from scipy.integrate import odeint import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import root,fsolve #plt.rc('text', usetex=True) #使用latex ## 使用scipy.optimize模块的roo

  • 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

  • 详解利用Python scipy.signal.filtfilt() 实现信号滤波

    本文将以实战的形式基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理,包括内容有1.低通滤波,2.高通滤波,3.带通滤波,4.带阻滤波器.具体的含义大家可以查阅大学课程,信号与系统.简单的理解就是低通滤波指的是去除高于某一阈值频率的信号:高通滤波去除低于某一频率的信号:带通滤波指的是类似低通高通的结合保留中间频率信号:带阻滤波也是低通高通的结合只是过滤掉的是中间部分.上面所说的内容会在实战部分加以介绍,可以对比理解一下. 如何实现的呢?我的理解,是通过时域转换为频域,在频域信号中去除相应频域信号

随机推荐