plt.plot(df['Year'],np.polyval(poly,df['Year']))#多项式求值
时间: 2023-09-14 09:08:22 浏览: 38
这段代码的作用是在散点图上绘制拟合出的多项式曲线,即在横坐标为 `df['Year']`,纵坐标为拟合出的多项式曲线在对应点的值的坐标系中,绘制一条连续的曲线。
其中,`np.polyval(poly,df['Year'])` 表示在 `df['Year']` 对应的横坐标处,根据多项式拟合的结果求出的纵坐标值。`plt.plot()` 函数用于在坐标系中绘制连续的曲线,将横纵坐标的数值传入即可。
相关问题
poly = np.polyfit(x, y, deg = 3) poly plt.plot(x, np.polyval(poly, x)) #多项式求值
这段代码用来进行多项式拟合,并根据拟合出的多项式曲线对数据进行可视化。
具体来说,np.polyfit()函数用来进行多项式拟合,其中x和y分别为拟合的数据点的横坐标和纵坐标,deg为拟合多项式的阶数,这里是3阶多项式。函数返回的是多项式系数。
然后,使用np.polyval()函数对x轴上的值进行多项式求值,得到对应的y轴上的值。最后使用plt.plot()函数将拟合出的曲线可视化。
plt.plot画拟合曲线
plt.plot是matplotlib库中的一个函数,用于绘制曲线图。当需要画拟合曲线时,可以使用plt.plot来实现。
首先,需要准备好要拟合的数据。假设有两个数组x和y,分别表示自变量和因变量的取值。可以通过如下代码创建一个简单的拟合曲线:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 准备数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 拟合曲线
fit = np.polyfit(x, y, 1) # 使用一次多项式进行拟合,返回拟合系数
# 绘制原始数据点
plt.scatter(x, y, color='red', label='Data')
# 绘制拟合曲线
plt.plot(x, np.polyval(fit, x), color='blue', label='Fit')
# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('Fitted Curve')
# 显示图形
plt.show()
```
在上述代码中,首先使用`np.polyfit`函数进行拟合,其中参数1表示使用一次多项式进行拟合。然后使用`plt.scatter`函数绘制原始数据点,使用`plt.plot`函数绘制拟合曲线。最后使用`plt.legend`添加图例,使用`plt.title`添加标题,并使用`plt.show`显示图形。
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