如何用Python对任意数据曲线进行拟合并导出函数表达式？
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第一种是进行多项式拟合，数学上可以证明，任意函数都可以表示为多项式形式。例如，以下函数可以表示为多项式形式：\( f(x)=x^2 + 2x + 1 \)。
第一种是进行多项式拟合，数学上可以证明，任意函数都可以表示为多项式形式。具体示例如下。
###拟合年龄
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #定义x、y散点坐标 x = [10,20,30,40,50,60,70,80] x = np.array(x) print('x is :\n',x) num = [174,236,305,334,349,351,342,323] y = np.array(num) print('y is :\n',y) #用3次多项式拟合 f1 = np.polyfit(x, y, 3) print('f1 is :\n',f1) p1 = np.poly1d(f1) print('p1 is :\n',p1) #也可使用yvals=np.polyval(f1, x) yvals = p1(x) #拟合y值 print('yvals is :\n',yvals) #绘图 plot1 = plt.plot(x, y, 's',label='original values') plot2 = plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend(loc=4) #指定legend的位置右下角 plt.title('polyfitting') plt.show()
2 。
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第一种是进行多项式拟合，数学上可以证明，任意函数都可以表示为多项式形式。例如，以下函数可以表示为多项式形式：\( f(x)=x^2 + 2x + 1 \)。
第一种是进行多项式拟合，数学上可以证明，任意函数都可以表示为多项式形式。具体示例如下。
###拟合年龄
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #定义x、y散点坐标 x = [10,20,30,40,50,60,70,80] x = np.array(x) print('x is :\n',x) num = [174,236,305,334,349,351,342,323] y = np.array(num) print('y is :\n',y) #用3次多项式拟合 f1 = np.polyfit(x, y, 3) print('f1 is :\n',f1) p1 = np.poly1d(f1) print('p1 is :\n',p1) #也可使用yvals=np.polyval(f1, x) yvals = p1(x) #拟合y值 print('yvals is :\n',yvals) #绘图 plot1 = plt.plot(x, y, 's',label='original values') plot2 = plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend(loc=4) #指定legend的位置右下角 plt.title('polyfitting') plt.show()
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