python最小二乘法拟合

Python中可以使用NumPy和SciPy库来进行最小二乘法拟合。

下面是一个简单的最小二乘法拟合的例子：

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

# 定义函数
def func(x, p):
    a, b, c = p
    return a*x**2 + b*x + c

# 定义误差函数
def error(p, x, y):
    return func(x, p) - y

# 生成数据
x = np.linspace(-5, 5, 101)
y = func(x, [1, 2, 3]) + np.random.randn(len(x))

# 初始值
p0 = [1, 1, 1]

# 最小二乘法拟合
pfit, pcov, infodict, errmsg, success = leastsq(error, p0, args=(x, y), full_output=1)

# 绘图
plt.plot(x, y, 'ro', label='data')
plt.plot(x, func(x, pfit), label='fit')
plt.legend()
plt.show()

这个例子中，我们定义了一个二次函数，并生成了数据。然后使用`leastsq`函数进行最小二乘法拟合，并绘制出拟合结果。