一元二次回归python

一元二次回归是一种线性回归的扩展，通过将二次函数进行变换，使其变成线性函数的形式。在Python中，可以使用最小二乘法来进行一元二次回归。根据引用的描述，可以将8种函数进行变换，将其转化为线性形式。

在Python中，可以使用`matplotlib`库进行数据可视化，`numpy`库进行数值计算，`pandas`库进行数据处理。根据引用的代码，可以导入相应的库，并进行配置以确保中文显示正常。

具体实现一元二次回归的过程，需要先读取数据并进行预处理，然后使用最小二乘法拟合一元二次回归模型。根据引用中的代码，可以看到使用`pd.read_excel`函数读取Excel文件中的数据，并将其存储在`city_pr2`变量中。

然后，可以使用`numpy`库的函数来进行一元二次回归的拟合，具体方法是使用`np.polyfit`函数拟合数据点，得到回归方程的系数。最后，可以使用`matplotlib`库的函数绘制出回归曲线，并将其与原始数据点进行比较。

需要注意的是，上述过程只是一种实现一元二次回归的方法，具体实现方式可能会因应用场景的不同而有所差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python 一元回归拟合（含幂函数，对数，S函数，指数函数，一次、二次、三次，逆函数，生长、复合函数）](https://blog.csdn.net/viki_2/article/details/118897386)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python爬虫解析笔记.md](https://download.csdn.net/download/weixin_52057528/88258586)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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