Python如何运用逼近法进行金融大数据分析？

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首先，是常见的导入工作：使用In[1]:pythonimport numpy as npfrom pylab import plt, mplplt.style.use('seaborn')mpl.rcParams['font.family']='serif'本节使用的主函数示例如下，通过一个三次函数项展示：

首先，是通常的导入工作：

In [1]: import numpy as np
from pylab import plt, mpl

In [2]: plt.style.use('seaborn')
mpl.rcParams['font.family'] = 'serif'
%matplotlib inline

本节使用的主函数示例如下，由一个三角函数项和一个线性项组成：

In [3]: def f(x):
return np.sin(x) + 0.5 * x

重点是在给定区间内通过回归和插值求取该函数的近似值。首先，生成该函数的图形，以便更好地观察逼近法的效果。我们感兴趣的区间是[−2π，2π]。图11-1显示了该函数在np.linspace()函数定义的固定区间上的图像。