yvals = np.polyval(reg, x)

`yvals = np.polyval(reg, x)` 是一个求解多项式函数的代码，其中 `reg` 是一个一维数组，表示多项式的系数，`x` 是一个一维数组，表示自变量。这个函数会返回一个一维数组 `yvals`，表示对应于 `x` 自变量的因变量值。

具体来说，`np.polyval` 函数可以求解以下形式的多项式函数：

$a_n x^n + a_{n-1} x^{n-1} + \cdots + a_1 x + a_0$

其中，`a_n` 到 `a_0` 是 `reg` 数组中的系数，`n` 是多项式的次数。 `x` 数组中的每个元素，都将代入多项式中，计算出对应的因变量值，返回到 `yvals` 数组中。

例如，如果 `reg` 数组是 `[1, -2, 1]`，表示一个二次函数 $x^2 - 2x + 1$，`x` 数组是 `[0, 1, 2]`，则 `yvals` 数组将是 `[1, 0, 1]`，表示该二次函数在 `x=0`，`x=1`，`x=2` 三个点的取值。

相关问题

poly = np.polyfit(x, y, deg = 3) poly plt.plot(x, np.polyval(poly, x)) #多项式求值

这段代码用来进行多项式拟合，并根据拟合出的多项式曲线对数据进行可视化。

具体来说，np.polyfit()函数用来进行多项式拟合，其中x和y分别为拟合的数据点的横坐标和纵坐标，deg为拟合多项式的阶数，这里是3阶多项式。函数返回的是多项式系数。

然后，使用np.polyval()函数对x轴上的值进行多项式求值，得到对应的y轴上的值。最后使用plt.plot()函数将拟合出的曲线可视化。

import pandas as pd import numpy as np # 读取Excel文件 path = r'F:\BM2023\BM20230531\冠幅\all.xlsx' df = pd.read_excel(path) # 从数据框中提取两列数据，并转换为numpy数组 x = df["wp"].values y = df["w"].values # 进行直线拟合，并计算拟合误差的均方根 coefficients = np.polyfit(x, y, 1) y_fit = np.polyval(coefficients, x) rmse = np.sqrt(np.mean((y - y_fit) ** 2)) print("拟合误差的均方根为：", rmse)增加计算R2的代码

要计算R2，需要先计算总离差平方和（TSS）和残差平方和（RSS），然后用1减去RSS/TSS即可得到R2的值。以下是增加计算R2的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import r2_score # 导入r2_score函数

# 读取Excel文件
path = r'F:\BM2023\BM20230531\冠幅\all.xlsx'
df = pd.read_excel(path)

# 从数据框中提取两列数据，并转换为numpy数组
x = df["wp"].values
y = df["w"].values

# 进行直线拟合，并计算拟合误差的均方根
coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
y_fit = np.polyval(coefficients, x)
rmse = np.sqrt(np.mean((y - y_fit) ** 2))

# 计算R2
y_mean = np.mean(y)
tss = np.sum((y - y_mean) ** 2)
rss = np.sum((y - y_fit) ** 2)
r2 = 1 - rss / tss

print("拟合误差的均方根为：", rmse)
print("R2为：", r2)