使用字典
时间: 2023-07-11 10:18:49 浏览: 45
好的,以下是使用 Python 字典的代码实现最小二乘法一次多项式拟合:
```python
# 生成样本数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [2.1, 3.9, 6.2, 8.1, 9.9, 12.5]
# 求解一次多项式拟合的系数
n = len(x)
sum_xy = sum([xi*yi for xi, yi in zip(x, y)])
sum_x = sum(x)
sum_y = sum(y)
sum_x2 = sum([xi**2 for xi in x])
a = (n*sum_xy - sum_x*sum_y) / (n*sum_x2 - sum_x**2)
b = (sum_y - a*sum_x) / n
coeff = {'a': a, 'b': b}
# 绘制拟合曲线和样本数据
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x_fit = np.linspace(1, 6, 100)
y_fit = coeff['b'] + coeff['a']*x_fit
plt.plot(x_fit, y_fit)
plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
在这个例子中,我们同样生成了样本数据 `x` 和 `y`,然后使用最小二乘法求解一次多项式拟合的系数 `coeff`,最后绘制拟合曲线和样本数据。在求解系数的过程中,我们使用 Python 字典来存储系数 `a` 和 `b`,方便后续的使用。另外,在绘制拟合曲线和样本数据的过程中,我们使用了 Matplotlib 库来完成绘图。
希望这个例子能够帮助到你!
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