python 绘制拟合曲线并加指定点标识的实现

python 绘制拟合曲线并加指定点标识

import os
import numpy as np
from scipy import log
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
import math
from sklearn.metrics import r2_score
# 字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

# 拟合函数
def func(x, a, b):
#  y = a * log(x) + b
  y = x/(a*x+b)
  return y

# 拟合的坐标点
x0 = [2, 4, 8, 10, 24, 28, 32, 48]
y0 = [6.66,8.35,10.81,11.55,13.63,13.68,13.69,13.67]

# 拟合,可选择不同的method
result = curve_fit(func, x0, y0,method='trf')
a, b = result[0] 

# 绘制拟合曲线用
x1 = np.arange(2, 48, 0.1)
#y1 = a * log(x1) + b
y1 = x1/(a*x1+b)

x0 = np.array(x0)
y0 = np.array(y0)
# 计算r2
y2 = x0/(a*x0+b)
#y2 = a * log(x0) + b
r2 = r2_score(y0, y2)  

#plt.figure(figsize=(7.5, 5))
# 坐标字体大小
plt.tick_params(labelsize=11)
 # 原数据散点
plt.scatter(x0,y0,s=30,marker='o')

# 横纵坐标起止
plt.xlim((0, 50))
plt.ylim((0, round(max(y0))+2))

# 拟合曲线
plt.plot(x1, y1, "blue")
plt.title("标题",fontsize=13)
plt.xlabel('X(h)',fontsize=12)
plt.ylabel('Y(%)',fontsize=12) 

# 指定点,y=9时求x
p = round(9*b/(1-9*a),2)
#p = b/(math.log(9/a))
p = round(p, 2)
# 显示坐标点
plt.scatter(p,9,s=20,marker='x')
# 显示坐标点横线、竖线
plt.vlines(p, 0, 9, colors = "c", linestyles = "dashed")
plt.hlines(9, 0, p, colors = "c", linestyles = "dashed")
# 显示坐标点坐标值
plt.text(p, 9, (float('%.2f'% p),9),ha='left', va='top', fontsize=11)
# 显示公式
m = round(max(y0)/10,1)
print(m)
plt.text(48, m, 'y= x/('+str(round(a,2))+'*x+'+str(round(b,2))+')', ha='right',fontsize=12)
plt.text(48, m, r'$R^2=$'+str(round(r2,3)), ha='right', va='top',fontsize=12) 

# True 显示网格
# linestyle 设置线显示的类型(一共四种)
# color 设置网格的颜色
# linewidth 设置网格的宽度
plt.grid(True, linestyle = "--", color = "g", linewidth = "0.5")
plt.show()

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。

(0)

相关推荐

  • Python图像处理之直线和曲线的拟合与绘制【curve_fit()应用】

    本文实例讲述了Python图像处理之直线和曲线的拟合与绘制.分享给大家供大家参考,具体如下: 在数据处理和绘图中,我们通常会遇到直线或曲线的拟合问题,python中scipy模块的子模块optimize中提供了一个专门用于曲线拟合的函数curve_fit(). 下面通过示例来说明一下如何使用curve_fit()进行直线和曲线的拟合与绘制. 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl

  • Python实现二维曲线拟合的方法

    如下所示: from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.close() fig=plt.figure() plt.grid(True) plt.axis([0,10,0,8]) #列出数据 point=[[1,2],[2,3],[3,6],[4,7],[6,5],[7,3],[8,2]] plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") #用于求出

  • Python基于最小二乘法实现曲线拟合示例

    本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里不手动实现最小二乘,调用scipy库中实现好的相关优化函数. 考虑如下的含有4个参数的函数式: 构造数据 import numpy as np from scipy import optimize import matplotlib.pyplot as plt def logistic4(x, A, B, C, D): return (A-D)/(1+(x/C)**B)+D def residuals(p

  • 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 绘制拟合曲线并加指定点标识的实现

    python 绘制拟合曲线并加指定点标识 import os import numpy as np from scipy import log from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt import math from sklearn.metrics import r2_score # 字体 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 拟合函数 def f

  • Python绘制并保存指定大小图像的方法

    绘制直线,三角形,正方形 import matplotlib.pyplot as plt def plotLine(): x = [1,2,3,4,5] y = [3,3,3,3,3] plt.figure(figsize=(100,100),dpi=1) plt.plot(x,y,linewidth=150) plt.axis('off') plt.savefig('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\分形图\\a.jpg',dpi=1) plt.show()

  • python绘制lost损失曲线加方差范围的操作方法

    1. 导入必要的包 我使用了seaborn,通过sns.set_style可以让绘制出来的图更漂亮,而且可以切换不同的类型 import re import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import shutil import os sns.set_style('whitegrid') 2. 数据的获取(可跳过此步) 我用的数据是通过深度强化得到的回报曲线.数据结构如下所示,我

  • python用pandas数据加载、存储与文件格式的实例

    数据加载.存储与文件格式 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数.其中read_csv和read_talbe用得最多 pandas中的解析函数: 函数 说明 read_csv 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据,默认分隔符为逗号 read_table 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为制表符("\t") read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是说,没有分隔符) read_clipboard 读取剪贴板中的数据,

  • 利用python绘制中国地图(含省界、河流等)

    我们可以使用Basemap这个工具包来实现中国地图的绘制 首先需要加载一些包: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap Basemap包就是气象画图的利器,现在我们就可以愉快的画图了! plt.figure(1) map=Basemap() map.drawcoastlines() plt.title(r'$World\ Map$',fontsize=2

  • 用python 绘制茎叶图和复合饼图

    茎叶图 from itertools import groupby nums2=[225, 232,232,245,235,245,270,225,240,240,217,195,225,185,200, 220,200,210,271,240,220,230,215,252,225,220,206,185,227,236] for k, g in groupby(sorted(nums2), key=lambda x: int(x) // 10): print (k, list(g)) # p

  • 一篇文章教你学会使用Python绘制甘特图

    目录 优点 局限 一日一书 用来制作甘特图的专业工具也不少,常见的有:Microsoft Office Project.GanttProject.WARCHART XGantt.jQuery.Gantt.Excel等,网络上也有一些优质工具支持在线绘制甘特图. 可是这种现成的工具,往往也存在一些弊端,让编程人员不知所措.比如说,花里胡哨的UI,让人目不暇接,不知点哪个才好: 比如说,有些基于浏览器的图表需要掌握HTML.JS等编程语言,只会点Python的我直接被劝退: 再比如,进来就是注册.登

  • Python绘制移动均线方法 含源代码

    目录 1.获取数据 2.计算移动均线 3.绘制K线及移动均线 上一篇< Python绘制专业的K线图>,讲解了数据获取.K线图绘制及成交量绘制等内容.本篇将在上一篇的基础上,继续讲解移动均线的绘制. 1.获取数据 我们从恒有数金融数据社区,获取股票市场历史行,情数据.我们获取2021年3月1号至2021年6月1号,恒生电子(600570.SH)的日行情数据,并做简单处理,代码及执行结果如下. 加载取数与绘图所需的函数包 import pandas as pd import datetime f

  • Python绘制专业的K线图 源代码解析

    目录 1.股票数据 2.数据处理 3.绘制K线 4.去除图中非交易日 5.在K线图中,添加成交量 K线图简介: K线图又被成为"蜡烛图"."阴阳线"等,它在视觉效果上可以很清晰得凸显出市场多空形势,K线图成为大家查看行情数据以及各式量化分析不可或缺的一环.在K线图常见的时间跨度分钟.日.周以及月. K线由高开低收四个价格绘制而成.分为阳线与阴线两种,收盘价高于开盘价时为阳线,收盘价低于开盘价时为阴线:K线图的示意图如下: K线由矩形实体与上下两根影线组成,实体上方的

  • 用python绘制极坐标雷达图

    目录 综述 绘图代码和解析 绘制一张多主体雷达图 绘制多张单主体雷达图 总结 综述 python的matplotlib画图库的功能非常强大,可以画很多很多种图,我们日常生活中遇到的雷达图也不例外. 雷达图也被称为网络图,蜘蛛图,星图等,是一个不规则的多边形.雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标,应用场景非常多,比如本篇博客中,用来展示球员的不同能力的区别. matplotlib库中的雷达图绘制是基于极坐标的,因此所有的数据和标签都要根据角度来计算出位置. 本篇博客将详细的解释绘制雷达图过程中的

随机推荐