python局部线性加权平滑
时间: 2023-08-26 09:16:38 浏览: 100
局部线性加权平滑(Locally Weighted Scatterplot Smoothing,LOWESS)是一种非参数回归方法,用于拟合散点数据的平滑曲线。它通过对每个数据点进行加权,将其周围的数据点考虑在内,从而对每个数据点进行局部回归拟合。
在Python中,可以使用statsmodels库中的lowess函数来实现局部线性加权平滑。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机散点数据
np.random.seed(0)
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, size=100)
# 使用LOWESS拟合平滑曲线
lowess = sm.nonparametric.lowess(y, x, frac=0.3)
# 绘制原始数据和平滑曲线
plt.scatter(x, y, label='Scatter Plot')
plt.plot(lowess[:, 0], lowess[:, 1], color='red', label='LOWESS')
plt.legend()
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先生成了一组带有噪声的正弦函数的随机散点数据。然后,使用`sm.nonparametric.lowess`函数对数据进行局部线性加权平滑,其中`frac`参数表示平滑程度,值越小表示越平滑。最后,使用Matplotlib库绘制原始数据和平滑曲线。
你可以根据自己的需求调整参数和数据,以得到你想要的平滑效果。希望对你有帮助!