python 지수,지수 의합 curvefit 상세 설명
한 번 에 두 번 째 는 간단 합 니 다.numpy 의 함 수 를 직접 사용 하면 됩 니 다.poly fit(x,y,degree).
2,지수 지수 지수 의합 curvefit
scipy.optimize 의 curve 사용 하기fit,지수 적합 예 는 다음 과 같 습 니 다.
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 * x) + c
xdata = np.linspace(0, 4, 50)
y = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)
ydata = y + 0.2 * np.random.normal(size=len(xdata))
plt.plot(xdata,ydata,'b-')
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)
#popt ， a,b,c
y2 = [func(i, popt[0],popt[1],popt[2]) for i in xdata]
plt.plot(xdata,y2,'r--')
print popt
다음은 지수 적합 예 입 니 다.
def fund(x, a, b):
return x**a + b
xdata = np.linspace(0, 4, 50)
y = fund(xdata, 2.5, 1.3)
ydata = y + 4 * np.random.normal(size=len(xdata))
plt.plot(xdata,ydata,'b-')
popt, pcov = curve_fit(fund, xdata, ydata)
#popt ， a,b,c
y2 = [fund(i, popt[0],popt[1]) for i in xdata]
plt.plot(xdata,y2,'r--')
print popt
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