如何使用np.polyfit来拟合没有常数项的多项式
np.polyfit函数是NumPy库中的一个函数，用于拟合多项式函数。它可以根据给定的数据点，拟合出一个指定次数的多项式曲线。在拟合多项式时，可以选择是否包含常数项。
使用np.polyfit来拟合没有常数项的多项式的步骤如下：
- 导入NumPy库：在代码中导入NumPy库，以便使用其中的函数。
import numpy as np- 准备数据：准备需要拟合的数据点，可以使用NumPy数组或列表表示。假设有两个数组x和y，分别表示自变量和因变量。
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])- 使用np.polyfit进行拟合：调用np.polyfit函数进行拟合，指定拟合的次数和是否包含常数项。拟合的次数通过参数
deg指定，如果不包含常数项，则将参数full=False。
coefficients = np.polyfit(x, y, deg=1, full=False)- 获取拟合结果：拟合结果是多项式的系数，可以通过返回的
coefficients获取。拟合结果的顺序是从高次到低次。
print(coefficients)输出结果为：
[2.]这表示拟合出的多项式为2x。
使用np.polyfit拟合多项式的优势在于它可以根据给定的数据点，自动拟合出最佳的多项式曲线。它适用于各种需要拟合曲线的场景，例如数据分析、曲线拟合、函数逼近等。
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和选择。
相关·内容
假设我有一个权重向量wgt的x和y向量。我可以使用np.polyfit拟合一条三次曲线(y = a x^3 + b x^2 + c x + d)，如下所示：
y_fit = np.polyfit(x, y, deg=3, w=wgt)
现在，假设我想进行另一次拟合，但这一次，我希望通过0 (即y = a x^3 + b x^2 + c x，d = 0)传递拟合，我如何将特定的系数(即本例中的d )指定为零？
谢谢
浏览 0提问于2015-08-28得票数 6
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1回答
很多点的Python曲线
、、、
我使用的是Python和matplotlib。我有很多点，是用数组生成的。 ? fig, ax = plt.subplots(ncols=1, nrows=1, figsize=Groesse_cm/2.54)
ax.set_title(title)
ax.set_xlabel(xlabel) # Beschriftung X-Achse
ax.set_ylabel(ylabel) # Beschriftung Y-Achse
ax.plot(xWerte, yWerte, 'ro', label=kurveName)
ax.plot(xWerte, y2Werte, &
浏览 23提问于2019-08-31得票数 0
1回答
通过散点拟合样条曲线
、、、
我有两组数据，我想找出它们之间的相关性。虽然有相当多的数据分散，但有一个明显的关系。我目前使用numpy polyfit (8阶)，但有一些“摆动”的线路(特别是在开始和结束)，这是不合适的。其次，我认为在直线的开始处拟合不是很好(曲线应该稍微陡峭一点。
如何通过这些数据点获得最佳拟合“样条”？
我当前的代码：
# fit regression line
regressionLineOrder = 8
regressionLine = np.polyfit(data['x'], data['y'], regressionLineOrder)
p = n
浏览 3提问于2017-04-25得票数 1
1回答
我在下面有一段代码，希望找到对这条线的回归(数据点与这条线的匹配程度)。我希望我的拟合是二阶多项式。我该怎么做呢？有没有一种考虑误差的方法。
plt.errorbar(x,y,fmt='*')
z = np.polyfit(x, y, 2)
xxx=np.linspace(0.65,2,10)
ppp = np.poly1d(z)
plt.plot(xxx,ppp(xxx))
浏览 0提问于2015-09-30得票数 1
我正在尝试使用numpy包对一组数据进行多项式拟合。
以下是代码，它可以成功运行。当阶数达到20左右(非常高)时，拟合的线似乎符合数据。然而，在最后，它说"Polyfit可能是糟糕的条件“。
我该如何解决这个问题呢？
def gen_data_9(length=5000):
x = 2.0 * (np.random.rand(length) - 0.5) * np.pi * 2.0
f = lambda x: np.exp(-x**2) * (-x) * 5 + x / 3
y = f(x) + np.random.randn(len(x)) * 0.5
return x, y, f
浏览 2提问于2018-04-18得票数 7
3回答
我用下面的方法将一个二阶多项式拟合到多个x/y点：
poly = np.polyfit(x, y, 2)
如何在python中反转此函数，以获得与特定y值相对应的两个x值？
浏览 2提问于2017-02-12得票数 5
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我正在处理stelar光线曲线(.fit-包含4000个数据点的时间与stelar brigthness数据点的文件，请参阅图中具有不同周期的几个示例)。我需要以一种允许我使用机器学习对它们执行无监督聚类的方式来表示/拟合这些光照曲线。有人建议我使用高阶次的多项式表示(p=30...up到几百)，或者在光照曲线上使用傅立叶变换。我发现具有高次p的numpy.polyfit的多项式拟合不能提供良好的拟合，我收到了一个警告"RankWarning:多项式拟合可能条件很差“。也许我应该试试傅立叶变换，但我不熟悉，而且听起来很复杂。
为了机器学习聚类，我如何/应该如何表示/拟合这些数据？我可以
浏览 5提问于2018-05-01得票数 0
2回答
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
a = np.ndarray((2,8))
a[0] = [0,10,21.5,25.2,70,89,112,150] # row for all X values
a[1] = [0,5,10,15,20,25,30,35] # row for all Y values
#Value by curve fitting - 7th order polynomial
trend = np.polyfit(a[0], a[1], 7)
trendpoly
浏览 35提问于2020-03-30得票数 0
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我正在处理来自.csv文件的10,000个数据点，需要将常量函数拟合到两个特定的时间范围(这里是时间范围)，以便我可以平均它们的y截距，并从数据的y值(在本例中为电压)中减去y截距。
我的拟合range1fit和range2fit显然是大小为1的，当我试图绘制趋势线时，由于我试图绘制的元素之间的大小差异，我得到了一个大小错误。
下面是我的完整代码：
import numpy as np
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as sps
# r1: run 1, r2: run 2, etc
r1
浏览 8提问于2019-01-31得票数 1
1回答
如何用最小二乘法拟合这个多项式？其目的是从实验值和分析值中获得优化的图表：
from scipy.integrate import quad
import pylab as py
import numpy as np
x_data是温度，y_data是分析性的，y1_data是实验性的
x_data=[329.74403, 329.21733, 328.73927, 328.25111, 327.75969, 327.26852,
326.7746,326.28142, 325.78471,325.28635,324.78976]
y_data=[]
y1_data=[1.55e-06, 1
浏览 0提问于2018-04-22得票数 0
2回答
我有一个数据数组，维数( N，3)为某个整数N，它指定了一个粒子在3D空间中的轨迹，也就是说，每一行条目都是粒子的(x，y，z)坐标。这个轨迹是平滑和简单的，我想要能够拟合这个数据的多项式。
我只需使用的(x，y)坐标就可以做到这一点。
import numpy as np
#Load the data
some_file = 'import_file.txt'
data = np.loadtxt(some_file)
x = data[:,0]
y = data[:,1]
#Fit a 4th order polynomial
fit = np.polyfit(x,y,
浏览 1提问于2017-07-27得票数 10
我需要找到精确拟合30个数据点的29次多项式函数。我们可以肯定，这样的函数是存在的。然而，仅在三个点后，numpy.polyfit的误差就急剧增加。
import numpy as np
y = [126, 34, 78, 120, 83, 62, 104, 6, 70, 142, 147, 63, 35, 126, 9, 84, 7, 122, 93, 29, 95, 141, 42, 102, 38, 96, 130, 83, 138, 148]
print(len(y))
x = np.arange(len(y))
f = np.polyf
浏览 0提问于2017-07-20得票数 2
我有2组点(X，Y)。我想：
使用polifit来拟合线
给定一个Y预测X
这是数据集：
X Y
-0.00001 5.400000e-08
-0.00001 5.700000e-08
0.67187 1.730000e-07
1.99997 9.150000e-07
2.67242 1.582000e-06
4.00001 3.734000e-06
4.67193 5.414000e-06
5.99998 9.935000
浏览 2提问于2020-08-31得票数 0
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我翻阅了文档，但我不能正确地解释
在我的代码中，我想找到一条通过两点的直线(x1，y1)，(x2，y2)，所以我使用了np.polyfit((x1，x2)，(y1，y2),1)，因为它的1次多项式(直线)
它返回me -1.04 727.2，尽管我的代码(它是一个大得多的文件)正确运行，并完成了它想要做的事情--我想了解返回的是什么。
我假设多元拟合返回一条满足(通过)给它的点的线(曲线，直线，任何东西)，那么一条线怎么能用它返回的两个点来表示呢？
浏览 0提问于2018-02-18得票数 3
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这个问题需要创建一个符合某些数据的二次多项式，然后打印出系数。我必须绘制原始数据，并在同一图中覆盖多项式拟合。
我以前做过一个几乎相同的问题，没有问题，所以我有点被困在为什么它不起作用。错误消息声明：
y1=p*x+p1 TypeError:不能用‘numpy.Float 64’型的非整数乘法序列
我想我理解这个错误信息的出现是因为它不喜欢这个，但是这是我以前是怎么做的，所以我不知道？我把方程式弄得乱七八糟，试图让它起作用，但没有什么东西能使它正确。
x=(0.0,0.45,0.89,1.34,1.79,2.24,2.69,3.14,3.59,4.04,4.49,4.94,5.39,5
浏览 1提问于2019-04-28得票数 1
1回答
我使用numpy.polyfit对一组数据进行二次多项式拟合。
fit1, fit_err1, _, _, _ = np.polyfit(xint[:index_max], yint[:index_max], 2, full=True)
对于一些我的数据示例，变量fit_err1是空的，尽管fit是成功的，即fit1不是空的！
在这种情况下，有人知道空余意味着什么吗？谢
浏览 2提问于2014-10-17得票数 6
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3回答
我在模拟某个测量装置的测量误差。这就是的外观:低频多项式上的高频正弦波纹。我的模型也应该能捕捉到涟漪。
拟合误差的曲线应该是这样的： error (x) = a0 + a1*x + a2*x^2 +.A*x^n+ Asin(x/lambda)多项式的阶数n是未知的。我的计划是从1-9迭代n，并选择具有最高的那个。
到目前为止，我已经和numpy.polyfit和scipy.optimize.curve_fit玩过了。numpy.polyfit只适用于多项式，所以虽然我可以生成“最佳拟合”多项式，但无法确定正弦项的参数A和lambda。如果我已经知道了误差(X)的多项式部分的多项式的顺序，sci
浏览 0提问于2019-09-09得票数 3
我的问题与SO上的以下主题密切相关：
但是，我想在X轴是对数而Y轴是线性的图表中创建一条最佳拟合线。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.scatter(players['AB'], players['Average'], c='black', alpha=0.5)
p = np.polyfit(players['AB'], players['Average'], 1)
plt.plot(players['AB'], p[
浏览 134提问于2019-02-22得票数 3
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首先，为我糟糕的英语感到抱歉，谢谢你点击这个问题。
我已经有了x和y数据集，所以我想用我的数据集进行曲线拟合。
估计模型是
那么，如何用多元拟合来估计这个模型的常数呢？
我知道呀
np.polyfit(x,y,1)
意味着线性方程的估计。(1指线性)
但是我如何用另一个方程来估计，比如用三个或更多个常量的平方根和我的数据集。
浏览 3提问于2020-10-19得票数 1
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1回答
假设我对一些因变量y相对于一些自变量x进行了多次测量。我还在每个测量dy中记录了不确定度。举个例子，这可能看起来像这样
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([4.1, 5.8, 8.1, 9.7])
dy = np.array([0.2, 0.3, 0.2, 0.4])
现在假设我期望测量值服从线性关系y = mx + b，并且我想确定一些未测量的x值x_unm的y值y_umn。如果不考虑误差，我可以很容易地在Python中执行线性拟合：
fit_params, residuals, rank, s_value
浏览 0提问于2018-05-03得票数 3
1回答
曲线拟合大型数据集
、、、
现在，我正在尝试将曲线拟合到一个大型数据集；有两个数组，x和y，每个数组都有352个元素。我对数据拟合了一个多项式，效果很好：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
poly=np.poly1d(coeff)
但我需要一条更精确的优化曲线，所以我一直在尝试用scipy拟合曲线。以下是我到目前为止拥有的代码：
import numpy as np
import scipy
from scipy import scipy.opt
浏览 3提问于2011-07-28得票数 2
1回答
由np.polyfit()拟合得到几个多项式表达式。然后用matplotlib绘制多项式曲线
y_fit = np.arange(min(y), max(y), .1) # use more points for a smoother plot
x_fit = p[0](y_fit)
axes.plot(x_fit, y_fit, '-', color='green')
我得到的是这个
它们实际上是一条通道的边界。我希望看到绿色封闭多边形内部有一个封闭的蓝色多边形。使用人类智能，很清楚如何将它们相交并删除多余的部分。
我尝试过的一种简单而残酷的方法是求
浏览 1提问于2013-10-20得票数 2
我使用SciPy.optimize.curve_fit https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve来获得曲线拟合函数的系数，SciPy函数将模型函数作为其第一个参数，因此，如果我想进行线性曲线拟合，我会将以下函数传递给它： def objective(x, a, b):
return a * x + b 如果我想要二次多项式曲线拟合，我会传递以下内容： def objective(x, a, b, c):
return a * x + b * x**2 + c 以此类推，我
浏览 24提问于2021-11-21得票数 1
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1回答
我试图使用Python来拟合一条曲线到一组点。本质上，要点看上去是这样的。
蓝色曲线表示输入的数据(在本例中为4个点)，绿色表示使用np.polyfit和polyfit1d拟合的曲线。我本质上想要的是一条曲线拟合，它看起来非常类似于蓝线，但在点1和2处的梯度变化比较平稳(这意味着我不需要这条线通过这些点)。
做这件事最好的方法是什么？这条线看起来像一个arctangent，有任何方法来指定arctangent适合吗？
我意识到这是一个垃圾问题，但我不想说更多的分数。任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2013-10-29得票数 0
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我正试着在我的图形上拟合一条直线：
红线的x值(原始数据)是：
array([ 0.03591733, 0.16728212, 0.49537727, 0.96912459,
1. , 1. , 1.11894521, 1.93042113,
2.94284656, 10.98699942])
Y值是
array([ 0.0016241 , 0.00151784, 0.00155586, 0.00174498, 0.00194872,
0.00189413, 0.0
浏览 2提问于2017-10-02得票数 0
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1回答
如何在python中计算最佳拟合线的梯度？我画了两个数组x和y，然后用polyfit绘制了一条最佳拟合线(网上有个例子)。我现在正在尝试找到我的最佳拟合线的梯度，但我不确定如何。我试过在这里查看类似的问题，但到目前为止我都没有尝试过。下面是我的代码： x = np.array(a)
y = np.array(b)
plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.plot(np.unique(x), np.poly1d(np.polyfit(x, y, 1))(np.unique(x)), color = 'k')
plt.xlim((0,100))
plt
浏览 27提问于2020-12-11得票数 0
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1回答
#plotting values
x_max = np.max(X) + 100
x_min = np.min(X) - 100#calculating line values of x and y
x = np.linspace(x_min, x_max, 1000)
y = b0 + b1 * x #plotting line
plt.plot(x, y, color='#00ff00', label='Linear Regression')#plot the data point
plt.scatter(X, Y, color='#ff0000
浏览 1提问于2019-11-22得票数 3
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我在第一象限有一组看起来像高斯的点，我正在尝试用python中的高斯来拟合它，我的代码如下：
import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
import math
x=ar([37,69,157,238,274,319,391,495,533,626,1366,1855,2821,3615,4130,4374,6453,6863,7021,
7951,8646,9656,10464
浏览 12提问于2015-11-26得票数 0
x=np.asarray([1,2,4,5,7,8,9])
y=np.asarray([2,1,3,6,4,7,9])
m,b=np.polyfit(x,y,1)
我有散点，并尝试用numpy polyfit进行线性拟合(y = m*x + b，b= 0)。有没有办法强制截取b为0？我也可以有方差吗？
我用谷歌搜索了一下，有人说np.linalg.lstsq可能会起作用，但我不知道如何操作它。我更喜欢np.polyfit。它能工作吗？
浏览 0提问于2017-09-12得票数 0
我试着用一个已知的y来求解x的值，我能够得到多项式来拟合我的数据，现在我想知道一个选定的y会落在曲线上的x值。
import numpy as np
x = [50, 25, 12.5, 6.25, 0.625, 0.0625, 0.01]
y = [0.00, 0.50, 0.68, 0.77, 0.79, 0.90, 1.00]
poly_coeffs = np.polyfit(x, y, 3)
f = np.poly1d(poly_coeffs)
我想做0.5 =f，然后求出x的值。
我可以在WolframAlpha中通过键入以下命令来解决此问题：
0.5 = -9.1e-6*x^
浏览 1提问于2013-05-30得票数 5
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例如，这里有一个数据集：
X: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
Y: 20, 21, 22, 26, 32, 41, 39, 36, 29, 23
我想我应该使用NumPy polyfit函数，但不确定。例如，我如何才能得到x(3)和x(6)之间的线性拟合？
在我脑子里想的应该是：rise/run = (41-22)/(6-3) = 6.3333333...
每次我以.txt文件的形式读取数据集时，我都会处理不同的数据集，所以如果有人向我展示这样做的一般方法，我会非常感激，然后我可以将它应用到所有未来的数据集中。
浏览 1提问于2016-11-10得票数 0
1回答
我想使用最小二乘最小化技术将一组等间距的平行线拟合到数据网格中。我能够将独立的平行线拟合到我的数据中。然而，正如预期的那样，拟合结果的y截距并不相等。
这是我到目前为止所知道的：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3])
y1 = np.array([60.8, 60.5, 60.5])
y2 = np.array([377.6, 376.8, 377.7])
y3 = np.array([695.4, 695.8, 695.5])
fit_1 = np.polyfit(x,y1,0
浏览 11提问于2020-03-11得票数 0
1回答
我有一个，我读到如下：
data1 = np.loadtxt('lc1.out')
x = data1[:, 0]
y = data1[:, 1]
我想减少它，我发现了一个非常有用的链接。
model = np.polyfit(x, y, 2)
predicted = np.polyval(model, x)
无论如何，我想掩蔽的一部分数据，如我将适合仅使用点以外的掩膜。例如，我只想使用低于639.5和大于641.5的数据和二阶多项式拟合。
我有使用ma.masked_outside(x, 639.5, 641.5)的想法，因为它很容易保存在数组中，只保存在mas
浏览 7提问于2017-04-20得票数 3
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我有两个y值列表：
y_list1 = [45,np.nan,np.nan,np.nan, 40,50,6,2,7,np.nan, np.nan,np.nan, np.nan, np.nan]
y_list2 = [4,23,np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,5, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
这两个值都是在一组时间点上得到的：
x = np.array([0,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15])
目标:返回y_list1和y_list2，将np.nans替换为值，方法
浏览 10提问于2022-04-08得票数 0
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1回答
我有以下数据帧：
x y error_on_y
1 1.2 0.1
2 0.87 0.23
4 1.12 0.11
5 0.75 0.06
5 0.66 0.15
6 0.98 0.08
7 1.34 0.05
7 2.86 0.12
在这个框架中，我想使用np.polyfit来拟合回归线。我已经用以下方法拟合了这条线：
x = np.array(dataframe[
浏览 13提问于2018-07-19得票数 3
1回答
我使用numpy.polyfit得到一个线性回归: coeffs = np.polyfit(x，y，1)。
使用numpy计算拟合斜率误差的最佳方法是什么？
浏览 0提问于2014-12-04得票数 3
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我需要降低流量时间序列数据(光曲线)，但当时间序列数据没有简单的线性趋势时，我遇到了一个问题。
我一直在使用scipy.signal.detrend()来减少线性情况的趋势，但这还不够。
我使用numpy.polyfit()尝试多项式去趋势，但我不知道如何处理它返回的多项式系数。
有人能告诉我下一步该采取什么明智的措施吗？或者，如果有人有一个更好的方法来降低非线性数据的趋势，我也很高兴听到这个消息。
浏览 3提问于2015-01-02得票数 6
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3回答
迭代拟合多项式曲线
、、、、
我想用以下方法迭代拟合python中的数据曲线：
拟合多项式曲线(或任何非线性方法)
丢弃值>2与曲线平均值的标准差
重复步骤1和步骤2，直到所有值都在曲线的置信区间内。
我可以拟合多项式曲线如下：
vals = array([0.00441025, 0.0049001 , 0.01041189, 0.47368389, 0.34841961,
0.3487533 , 0.35067096, 0.31142986, 0.3268407 , 0.38099566,
0.3933048 , 0.3479948 , 0.02359819, 0.3
浏览 1提问于2019-04-15得票数 9
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1回答
我从ISLR进行线性和Logistic回归，在这两种情况下，我发现增加模型灵活性的方法之一是使用多项式特征-X和X^2作为特征，然后像往常一样应用回归模型，同时将X和X^2作为独立特征(在sklearn中，而不是状态模型的多项式拟合)。但是，这不是增加了特征之间的共线性吗？它如何影响模型的性能？
总结一下我对此的想法-
第一，X和X^2无疑有很大的相关性。
第二次，我写了一个，证明了，至少在线性回归中，特征之间的共线性不会影响模型的拟合分数，尽管它通过增加系数不确定性使模型更难解释。
那么第二点与此有任何关系，考虑到模型的性能是由拟合分数来衡量的。
浏览 1提问于2021-06-10得票数 2
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我对卫星轨道的纬度、经度和高度数据做了一个，并用插值(50个点)。
现在，我只想取一个窗口(经度0-4.5度)，然后做一个更高分辨率的插值(6,000点)。我认为我需要使用第一个低分辨率拟合的拟合系数来对我的经度窗口进行插值，而我不太确定如何做到这一点。
投入：
lat = [27.755611104020687, 22.50661883405905, 17.083576087905502, 11.53891099628959, 5.916633366002468, 0.2555772624429494, -5.407902834141322, -11.037514984810027, -16
浏览 4提问于2017-10-17得票数 0
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我可以使用np.polyfit来拟合散点图中的一条线，如下所示
a = np.array([1.08,2.05,1.56,0.73,1.1,0.73,0.34,0.73,0.88,2.05])
b=np.array([4.72131259, 6.60937492, 6.41485738, 6.82386894, 6.20293278, 7.22670489, 6.15681295, 5.91595178, 6.43917035, 6.64453907])
m1, b1 = np.polyfit(a, b, 1)
corr1 =a1.plot(a, m1*a+b1, '
浏览 3提问于2014-07-19得票数 1
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我想要拟合并绘制一条受以下边界条件约束的曲线：
diff (yfit)<=0
其中yfit是n次的多项式拟合函数。
这个条件保证了多项式的斜率对于所有的x都是非正的。
如何使用"polyfit“函数或任何其他多项式拟合函数应用条件？
浏览 0提问于2013-04-22得票数 3
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我有下面的，它有几个凹凸不平的地方。然而，当我尝试用来自scipy optimize模块的Python的curve_fit拟合曲线时，它不能很好地再现凹凸。我试过7-8次多项式和正弦，但我找不到合适的。
我假设使用7-8次多项式我应该能够再现这些凹凸(对于7阶多边形，我将有3个凹凸和3个谷，这应该足够)，然而，我只得到2个凹凸与拟合。
有没有比curve_fit更好的方法来拟合Python中的函数，或者我在拟合时做错了什么？
提前感谢您提供的任何解决方案。
浏览 15提问于2020-08-26得票数 1
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我有一些数据，我想生成一个像这样的2度多边形，例如：
我试过两种不同的代码，但是多项式只是试着遍历所有的点。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = pd.read_csv('TESTEXskelet.csv', sep=",")
x = data.Gennemsnitlig_hastighed
y1 = data.Sum_VSP
np.polyfit(x,y1,2)
plt.grid()
plt.title("VSP sum
浏览 3提问于2022-03-16得票数 1
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拟合给定数据的逼近多项式
、、、、
我正面临一个近似多项式拟合的问题。关于我的问题的一个更详细的回顾是。基本上，我想要平滑多项式的中间部分，通过长时间的数学操作，如下所示。
我得到的想法是从开始取一个范围，从多项式的末尾取一个范围(它的点)，然后做一个在中间部分没有波动的近似多项式，所选的点如下所示。
然而，通过使用polyfit函数，我没有得到我所希望的多项式。
这是我代码的关键部分：
from sympy import*
import numpy as np
init_printing()
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
S = np.lins
浏览 2提问于2016-07-13得票数 1
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我试图在Matlab中拟合一条简单的多项式曲线。我有如下所示的测量数据(可以下载)：
现在，我想拟合这个曲线的二次多项式。因此，在Matlab中，我做了以下工作：
load vel.csv
load dp.csv
[p, ~, ~] = polyfit(vel, dp, 2);
figure()
scatter(vel, dp);
hold on;
plot(vel,polyval(p,vel));
hold off;
然而，结果看起来并不像Matlab完全拟合了多项式：
如何使用Matlab的polyfit函数得到一个合适的曲线拟合？
浏览 1提问于2018-11-27得票数 2
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2部分问题:通过一堆拼凑在一起的谷歌搜索，我设法将Python中的代码粘合在一起，以获取列表的日志，并将其与原始列表进行比较，然后应用最佳拟合的线性线(代码如下，合成数据)。 我该如何在图形本身上打印这种线性拟合的细节(例如梯度、y截距、X平方)？ 我如何修改代码来对多项式拟合做同样的事情，比如x^2行？ import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from numpy import exp, loadtxt, pi, sqrt, random, linspac
浏览 25提问于2020-09-29得票数 0
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我有一些数据，比如说下面的向量：
1.2 2.13 3.45 4.59 4.79
我想要得到一个多项式函数，比如说f来拟合这个数据。因此，我想使用类似于polyfit的东西。然而，polyfit所做的是最小化最小二乘误差之和。但是，我想要的是
f(1)=1.2 f(2)=2.13 f(3)=3.45 f(4)=4.59 f(5)=4.79
也就是说，我想要操作拟合算法，这样它就能给出我已经给出的精确点，以及一些没有给出精确值的拟合值。我怎么能这么做？
浏览 1提问于2012-03-01得票数 0
我想用多元拟合对散点图做一个线性回归，我也想让残差看到线性回归有多好。但是我不确定我是如何得到这个的，因为它不可能得到作为输出值的剩馀值，因为这是一维的。我的代码：
p = np.polyfit(lengths, breadths, 1)
m = p[0]
b = p[1]
yfit = np.polyval(p,lengths)
newlengths = []
for y in lengths:
newlengths.append(y*m+b)
ax.plot(lengths, newlengths, '-', color="#2c3e50")
我看到
浏览 1提问于2015-04-14得票数 1
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我想通过给定值来生成一个多项式方程，并得到一个等式。然而，当我用给定的x值控制它时，我从方程中得到了不同的值，下面是我的代码和输出：
points = np.array([(1, 1), (2, 4), (3, 1), (9, 3)])
x = points[:,0]
y = points[:,1]
# calculate polynomial
z = np.polyfit(x, y, 2)
f = np.poly1d(z)
它给出了这个等式：-0.001416*x^2 + 0.1504*x + 1.72
输出
x expected(y) returned(y)
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浏览 112提问于2018-06-14得票数 2
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