plt.plot画拟合曲线
时间: 2024-02-11 13:02:55 浏览: 43
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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plt.plot函数可以用于绘制折线图,也可以用于拟合正弦曲线。在给定x轴和y轴的数据后,可以通过设置颜色、标记点样式等参数来美化图形。在引用中提供的代码中,使用了sklearn库中的DecisionTreeRegressor模型来拟合正弦曲线,并使用plt.plot函数将拟合结果可视化展示出来。其中,max_depth参数用于控制决策树的深度,从而影响模型的复杂度和拟合效果。
plt.plot()标签
plt()函数的标签用于给曲线添加图例。在给定的代码中,plt.plot()函数被多次使用,每次都可以通过设置label参数来添加标签。
例如,第一个plt.plot()函数用于绘制原始曲线,可以添加标签'original',代码如下:
plt.plot(x, f(x), 'r', label='original')
第二个plt.plot()函数用于绘制拟合曲线,可以添加标签'fitting',代码如下:
plt.plot(x, y1, 'b--', label='fitting')
通过在每个plt.plot()函数中添加label参数并设置相应的标签,然后调用plt.legend()函数来显示图例,即可在图上显示相应的标签。