python多元非线性拟合
时间: 2023-10-15 16:24:37 浏览: 144
python多元非线性拟合.ipynb
在Python中,可以使用多项式回归来进行多元非线性拟合。多项式回归是一种常用的方法,它可以用来拟合更加复杂的数据集。通过使用多项式回归,我们可以将数据拟合成一个多项式函数,从而得到一个非线性的拟合曲线。
以下是一个使用多项式回归来进行多元非线性拟合的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义数据集
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
y = np.array([2.5, 4.5, 4.8, 5.5, 6.0, 7.0, 7.8, 8.0, 9.0, 9.5])
# 计算多项式回归系数
coefs = np.polyfit(x, y, 3)
# 使用np.poly1d函数来生成一个多项式拟合对象
poly = np.poly1d(coefs)
# 生成新的横坐标,使得拟合曲线更加平滑
new_x = np.linspace(min(x), max(x), 1000)
# 绘制拟合曲线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(new_x, poly(new_x), color='red')
plt.show()
```
在上述代码中,我们首先定义了数据集x和y,然后使用`np.polyfit`函数计算多项式回归系数。接着,我们使用`np.poly1d`函数将系数转换为一个多项式拟合对象。最后,我们生成新的横坐标new_x,并使用拟合对象poly对新的横坐标进行拟合,得到拟合曲线。最后,我们使用matplotlib库将数据点和拟合曲线绘制出来。
通过以上代码,我们可以得到一个多元非线性拟合的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [三种用python进行线性/非线性拟合的方法](https://blog.csdn.net/weixin_67016521/article/details/130119425)[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%"]
- *2* [python完成非线性拟合](https://blog.csdn.net/u010824101/article/details/122162557)[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%"]
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