python拟合曲线

拟合曲线是指根据给定的数据点，通过拟合方法找到一个函数，使得该函数与数据点的差异最小化。在Python中，可以使用scipy.optimize.curve_fit()函数进行非线性最小二乘法拟合。这个函数适用于多元、任意函数的拟合。具体使用方法是将要拟合的函数传入curve_fit()函数，并提供xdata和ydata两个列表作为输入数据，即可得到拟合后的函数参数。例如，可以使用np.polyfit()函数进行一元二次多项式拟合，其中ti和yi分别是xdata和ydata。拟合后可以使用matplotlib.pyplot库绘制拟合曲线并显示拟合结果。

相关问题

Python拟合曲线

在Python中，可以使用多种方法进行曲线拟合。其中一种方法是使用numpy和matplotlib库进行多项式拟合。

首先，需要导入numpy和matplotlib库。然后，定义x和y的数值，这些数值是要进行拟合的数据点的横坐标和纵坐标。接下来，使用np.polyfit函数进行多项式拟合，指定拟合的次数，这里可以选择3次多项式。然后，使用np.poly1d函数生成一个多项式函数对象，该对象包含了拟合的结果。最后，使用plt.plot函数绘制原始数据点和拟合曲线，并使用plt.show函数显示图形。

下面是一个示例的代码，来展示如何进行多项式拟合并绘制拟合曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [2.83, 9.53, 14.52, 21.57, 38.26, 53.92, 73.15, 101.56, 129.54, 169.75, 207.59]

z1 = np.polyfit(x, y, 3)
p1 = np.poly1d(z1)
y_pre = p1(x)

plt.plot(x, y, '.')
plt.plot(x, y_pre)
plt.show()

这段代码会将数据点以蓝色点的形式绘制出来，然后通过多项式拟合得到的曲线以红色线条的形式绘制出来。

当然，这只是一种拟合曲线的方法，还有其他方法可以进行曲线拟合，如使用scipy库的optimize模块进行任意函数的拟合。不过，以上是一个简单的示例，展示了如何使用numpy和matplotlib库进行多项式拟合并绘制拟合曲线。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【Python】利用Python拟合函数曲线](https://blog.csdn.net/qq_34802028/article/details/119351263)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python曲线拟合(polyfit , curve_fit, interp1d插值)](https://blog.csdn.net/Drifter_Galaxy/article/details/127717286)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

Python 拟合曲线

在Python中，可以使用scipy.optimize.curve_fit()函数进行拟合曲线的操作。该函数使用非线性最小二乘法将函数进行拟合，适用于多元、任意函数的情况。具体使用方法是scipy.optimize.curve_fit(f, xdata, ydata, p0=None)，其中f表示待拟合的函数，xdata和ydata分别表示自变量和因变量的数据，p0表示可选的初始化参数。

另外，你可以使用numpy库的polyfit()函数进行一元二次多项式的拟合。例如，通过传入ti和yi两个列表，可以得到一元二次多项式的拟合函数。具体代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ti = [1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6.5, 7, 7.5, 8]
yi = [33.40, 79.50, 122.65, 159.05, 189.15, 214.15, 238.65, 252.2, 267.55, 280.50, 296.65, 301.65, 310.4, 318.15, 325.15]

z1 = np.polyfit(ti, yi, 2)
print(z1)

运行以上代码，即可得到一元二次多项式的拟合函数的系数。

此外，你还可以使用matplotlib库来绘制拟合曲线。具体代码如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

x = np.arange(0, 20)
y = 2 * x ** 2 + np.random.randint(0, 100, 20)

# 定义拟合函数
def func(x, a, b, c):
    return a * x ** 2 + b * x + c

# 进行拟合
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)

# 获取拟合参数
print(popt)

# 绘制拟合曲线
y2 = func(x, popt