用python写 代码一元非线形回归

以下是使用Python进行一元非线性回归的示例代码：

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

# 定义非线性函数
def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(b * x) + c

# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 4, 50)
y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5)
y_noise = 0.2 * np.random.normal(size=y.size)
y = y + y_noise

# 用scipy.optimize.curve_fit拟合数据
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)

# 绘制原始数据和拟合曲线
plt.figure()
plt.plot(x, y, 'bo', label='原始数据')
plt.plot(x, func(x, *popt), 'r-', label='拟合曲线')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

在上面的代码中，首先定义了一个非线性函数`func`，接着生成了一些随机数据，并添加了一些噪声。然后使用`scipy.optimize.curve_fit`函数进行拟合，得到了拟合参数`popt`和协方差矩阵`pcov`。最后绘制了原始数据和拟合曲线。

相关问题

python绘制一元非线性回归

一元非线性回归是使用一元自变量和非线性的函数关系来预测因变量的统计方法。在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的多项式回归模型来实现一元非线性回归。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

接下来，我们生成一些用于回归分析的数据：

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = 2 + x + x**2 + np.random.normal(0, 1, 100)

然后，我们需要将一元自变量x转换为多项式特征，以便进行多项式回归分析：

# 转换为多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X = poly.fit_transform(x.reshape(-1, 1))

接下来，我们使用线性回归模型进行拟合：

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

最后，我们可以使用模型来进行预测和绘制回归曲线：

# 预测
y_pred = model.predict(X)

# 绘制数据点和回归曲线
plt.scatter(x, y, color='blue', label='Actual')
plt.plot(x, y_pred, color='red', linewidth=2, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

以上就是使用Python绘制一元非线性回归的步骤。通过多项式回归模型，我们可以拟合出一条曲线，来描述自变量和因变量之间的非线性关系。

python一元非线性回归

一元非线性回归分析是指在回归分析中，只包含一个自变量和一个因变量，且二者的关系可以用一条曲线表示的情况。在Python中，可以使用各种数据科学库（如NumPy，pandas和scikit-learn）来实现一元非线性回归。下面是一个示例代码，用于执行一元非线性回归分析：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# 导入数据集
data = pd.read_csv(r'C:\Users\www12\Desktop\DA\pythonDM\4.3\data.csv')

# 取出自变量和因变量
x = data[["等级"]]
y = data[["资源"]]

# 创建多项式特征
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly = poly_features.fit_transform(x)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(x_poly, y)

# 绘制原始数据和拟合曲线
plt.scatter(x, y, color='blue')
plt.plot(x, model.predict(x_poly), color='red')
plt.xlabel('等级')
plt.ylabel('资源')
plt.title('一元非线性回归分析')
plt.show()