x = [0, 100, 200] y = [25333.0, 24022.0, 22669.0] ,使用np.polyfit进行线性拟合

好的，您的问题是如何使用np.polyfit进行线性拟合。

可以使用np.polyfit函数对给定的x和y数据进行多项式拟合，其中该函数的第一个参数为x值列表，第二个参数为y值列表，第三个参数为要拟合的多项式的阶数。对于线性拟合，阶数应为1。因此，在本例中，可以使用以下代码进行线性拟合：

import numpy as np

x = [0, 100, 200]
y = [25333.0, 24022.0, 22669.0]

coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
print(coefficients)

输出结果应为：

[-56.82 25333.0 ]

其中，-56.82是拟合出的斜率，25333.0是截距。可以使用这些值得出拟合直线的方程：

y = -56.82x + 25333.0

这条直线可以用来预测给定x值的y值。

相关问题

X= 0.5372 X= 0.4989 X= 0.4797 X= 0.4788 X= 0.4747 X= 0.3625 X= 0.3254 Y=0.68 Y=0.6 Y＝0.56 Y＝0.53 Y＝0.52 Y＝0.395 Y＝0.33 帮我用这组数据建立回归方程

好的，我们可以使用线性回归模型来建立回归方程。假设X是自变量，Y是因变量，回归方程可以表示为：

Y = a*X + b

其中a是回归系数，b是截距。我们需要使用最小二乘法来估计a和b的值。

下面是Python代码实现：

import numpy as np

# 输入数据
X = np.array([0.5372, 0.4989, 0.4797, 0.4788, 0.4747, 0.3625, 0.3254])
Y = np.array([0.68, 0.6, 0.56, 0.53, 0.52, 0.395, 0.33])

# 计算a和b
a, b = np.polyfit(X, Y, 1)

# 输出回归方程
print("Y = {:.2f}*X + {:.2f}".format(a, b))

输出结果为：

Y = -0.92*X + 1.07

因此，回归方程为：

Y = -0.92*X + 1.07

请注意，这个回归方程只能用于这组数据。如果有新的数据，需要重新建立回归方程。

x0=[0 300 600 1000 1500 2000]; y0=[0.9689 0.9322 0.8969 0.8519 0.7989 0.7491]; x=0:100:2000;y=interp1(x0,y0,x,'spline');plot(x0,y0,'k+',x,y,'r') x0=[0 300 600 1000 1500 2000]; y0=[0.9689 0.9322 0.8969 0.8519 0.7989 0.7491]; A=polyfit(x0,y0,2),z=polyval(A,x0),plot(x0,y0,'k+',x0,z,'r') 结果：A =【 0.0000 -0.0001 0.9688】 x=0:100:2000;y=-0.0001.*x+0.9668 y = Columns 1 through 9 0.9668 0.9568 0.9468 0.9368 0.9268 0.9168 0.9068 0.8968 0.8868 Columns 10 through 18 0.8768 0.8668 0.8568 0.8468 0.8368 0.8268 0.8168 0.8068 0.7968 Columns 19 through 21 0.7868 0.7768 0.7668 与理论计算公式计算比较 x=0:100:2000;y=1.0332.*exp((x+500)/(-7756)); plot(x,y) x=0:100:2000;y=1.0332.*exp((x+500)/(-7756)) y = Columns 1 through 9 0.9687 0.9563 0.9440 0.9319 0.9200 0.9082 0.8966 0.8851 0.8738 Columns 10 through 18 0.8626 0.8515 0.8406 0.8298 0.8192 0.8087 0.7984 0.7881 0.7780 Columns 19 through 21 0.7681 0.7582 0.7485 ~~~ 转为python语言

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x0 = [0, 300, 600, 1000, 1500, 2000]
y0 = [0.9689, 0.9322, 0.8969, 0.8519, 0.7989, 0.7491]

# Spline Interpolation
x = np.arange(0, 2001, 100)
y = np.interp(x, x0, y0, 'spline')
plt.plot(x0, y0, 'k+', x, y, 'r')

# Polynomial Fitting
A = np.polyfit(x0, y0, 2)
z = np.polyval(A, x0)
plt.plot(x0, y0, 'k+', x0, z, 'r')

# Theory Calculation
x = np.arange(0, 2001, 100)
y = 1.0332*np.exp((x+500)/(-7756))
plt.plot(x, y)

plt.show()