python计算两个曲线的拟合度R2，不用sklearn库

若不使用`sklearn`库，你可以使用`numpy`库来计算两个曲线的拟合度R^2。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 两个曲线的数据点
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.2, 2.3, 2.8, 4.1, 5.2])

# 计算拟合度R^2
mean_y_true = np.mean(y_true)
ss_total = np.sum((y_true - mean_y_true)**2)
ss_residual = np.sum((y_true - y_pred)**2)
r2 = 1 - (ss_residual / ss_total)

print("R^2:", r2)

在上述代码中，`y_true`是真实的数据点，`y_pred`是预测的数据点。你需要将其替换为你实际的数据。代码通过计算总平方和（`ss_total`）和残差平方和（`ss_residual`），然后根据公式 R^2 = 1 - (ss_residual / ss_total) 计算得到拟合度R^2的值。

运行上述代码后，将输出拟合度R^2的值。

请注意，R^2 取值范围是 [0, 1]，越接近1表示拟合度越好。

希望对你有所帮助！如有任何问题，请随时提问。

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python计算两个曲线的拟合度R2

在 Python 中，你可以使用 `sklearn.metrics` 模块中的 `r2_score` 函数来计算两个曲线的拟合度 R^2。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import r2_score
import numpy as np

# 两个曲线的数据点
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.2, 2.3, 2.8, 4.1, 5.2])

# 计算 R^2
r2 = r2_score(y_true, y_pred)

print("R^2:", r2)

在上述代码中，`y_true` 是真实的数据点，`y_pred` 是预测的数据点。你需要将其替换为你实际的数据。代码通过调用 `r2_score` 函数并传递真实数据和预测数据作为参数，计算得到 R^2 值。

运行上述代码后，将会输出 R^2 值。

请注意，R^2 取值范围是 [0, 1]，越接近 1 表示拟合度越好。

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利用均方误差计算两张图片的拟合度python代码及其注释

以下是利用均方误差（MSE）计算两张图片的拟合度的 Python 代码及其注释：

import numpy as np
import cv2

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('path/to/image1.jpg')
img2 = cv2.imread('path/to/image2.jpg')

# 将图片转换为灰度图像
gray_img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算 MSE
mse = np.mean((gray_img1 - gray_img2) ** 2)

# 输出 MSE 值
print('MSE:', mse)

注释：

- 首先，我们需要导入 NumPy 和 OpenCV 库。
- 使用 `cv2.imread()` 函数读取两张图片。这里需要将 `path/to/image1.jpg` 和 `path/to/image2.jpg` 替换成实际的图片路径。
- 使用 `cv2.cvtColor()` 函数将图片转换为灰度图像。这将简化后续的计算。
- 计算 MSE。这里使用了 NumPy 库中的 `np.mean()` 函数计算所有像素点的平均值。
- 最后，输出 MSE 值。MSE 值越小，表示两张图片的拟合度越高。