最小二乘法多项式拟合代码

好的，以下是最小二乘法多项式拟合的 Python 代码：

import numpy as np
def polyfit(x, y, degree):
    results = {}
    coeffs = np.polyfit(x, y, degree)
     # Polynomial Coefficients
    results['polynomial'] = coeffs.tolist()
    
    # r-squared
    p = np.poly1d(coeffs)
    yhat = p(x)                      
    ybar = np.sum(y)/len(y)          
    ssreg = np.sum((yhat-ybar)**2)   
    sstot = np.sum((y - ybar)**2)    
    results['r_squared'] = ssreg / sstot
    
    return results

其中，x 和 y 分别为输入的数据点的横纵坐标，degree 为拟合多项式的次数。函数返回一个字典，包含拟合多项式的系数和 R-squared 值。

相关问题

matlab最小二乘法多项式拟合代码

好的，以下是matlab最小二乘法多项式拟合代码：

% x和y分别为自变量和因变量
% n为多项式次数
function [p, S] = polyfit_least_squares(x, y, n)
    X = zeros(length(x), n+1);
    for i = 1:n+1
        X(:,i) = x.^(n+1-i);
    end
    [Q,R] = qr(X);
    p = R\(Q'*y);
    S = norm(y-X*p)^2;
end

其中，`x`和`y`分别为自变量和因变量，`n`为多项式次数。函数返回值`p`为拟合多项式的系数，`S`为残差平方和。

最小二乘法多项式拟合python代码

以下是使用最小二乘法进行多项式拟合的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some sample data
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.1, 3.8, 3.9, 5.2, 6.4])

# Define the degree of the polynomial to fit
degree = 2

# Perform the polynomial fit using numpy's polyfit function
coefficients = np.polyfit(x, y, degree)

# Create a function using the fitted coefficients
poly_func = np.poly1d(coefficients)

# Create a plot of the original data and the fitted function
plt.scatter(x, y, color='blue')
plt.plot(x, poly_func(x), color='red')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先生成了一些样本数据，然后指定了要拟合的多项式的次数。然后，我们使用numpy的polyfit函数执行最小二乘拟合，并使用其返回的系数创建一个函数。最后，我们绘制了原始数据和拟合函数的图形。