python 曲线拟合R2

对于 Python 中的曲线拟合，你可以使用 NumPy 和 SciPy 库来实现。以下是一个简单的例子，演示如何使用多项式拟合曲线：

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

# 定义要拟合的函数
def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

# 生成一些带有噪声的数据点
x = np.linspace(0, 4, 50)
y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5)
np.random.seed

相关问题

粒子群算法拟合曲线python代码

好的，关于粒子群算法拟合曲线的Python代码，我可以提供以下示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义适应度函数
def fitness(x):
    return np.sin(x) / x 

# 计算粒子群的适应度值
def pso(positions):
    # 初始化粒子位置和速度
    w = 0.7  # 惯性因子
    c1 = 1.5  # 学习因子
    c2 = 1.5

    n_particles = positions.shape[0]
    position = np.copy(positions)
    velocity = np.zeros_like(position)
    pbest_position = np.copy(position)
    pbest_fitness = np.zeros(n_particles)

    for i in range(n_particles):
        fitness_value = fitness(position[i])
        pbest_fitness[i] = fitness_value

    gbest_fitness = np.max(pbest_fitness)
    gbest_position = np.copy(pbest_position[np.argmax(pbest_fitness), :])

    error = 1e-6 # 终止条件

    while gbest_fitness > error:
        # 更新速度和位置
        for i in range(n_particles):
            r1 = np.random.rand(position.shape[1])
            r2 = np.random.rand(position.shape[1])
            velocity[i, :] = w * velocity[i, :] + \
                c1 * r1 * (pbest_position[i, :] - position[i, :]) + \
                c2 * r2 * (gbest_position - position[i, :])
            position[i, :] = position[i, :] + velocity[i, :]

            # 边界处理
            position[i, position[i, :] < -10] = -10
            position[i, position[i, :] > 10] = 10

            # 更新粒子的历史最佳位置和适应度
            fitness_value = fitness(position[i, :])
            if fitness_value > pbest_fitness[i]:
                pbest_fitness[i] = fitness_value
                pbest_position[i, :] = position[i, :]

        # 更新群体最佳位置
        if np.max(pbest_fitness) > gbest_fitness:
            gbest_fitness = np.max(pbest_fitness)
            gbest_position = np.copy(pbest_position[np.argmax(pbest_fitness), :])

    return gbest_fitness, gbest_position

particles = np.random.uniform(-10, 10, (100, 1))
fitness_value, position = pso(particles)

plt.plot(np.linspace(-10, 10, 100), fitness(np.linspace(-10, 10, 100)), label='sin(x) / x')
plt.plot(position, fitness(position), 'ro', label='PSO')
plt.legend()
plt.show()

以上代码是一个简单的粒子群算法拟合曲线的示例代码，代码中包含对适应度函数的定义、粒子群的初始化、速度和位置的更新、边界处理、以及群体最佳位置的更新等实现。需要注意的是，这里的适应度函数是 sin(x)/x，你可以根据具体需求修改适应度函数的定义。

用python写二阶RC拟合电路模型

以下是用Python编写的二阶RC拟合电路模型：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义二阶RC电路模型
def rc_circuit(t, R1, R2, C1, C2, Vin):
    # 定义常数
    k1 = 1/(R1*C1)
    k2 = 1/(R2*C2)
    k3 = 1/(R1*R2*C1*C2)
    
    # 定义方程组
    A = np.array([[k1+k3, -k3], [-k3, k2+k3]])
    B = np.array([Vin*k1, 0])
    # 解方程组
    V1, V2 = np.linalg.solve(A, B)
    
    # 返回输出电压
    return V2

# 定义实验数据
t = np.linspace(0, 10, 1000)
R1 = 1000
R2 = 500
C1 = 0.001
C2 = 0.0001
Vin = 5

# 计算输出电压
Vout = rc_circuit(t, R1, R2, C1, C2, Vin)

# 绘制输出电压随时间的变化曲线
plt.plot(t, Vout)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Output Voltage (V)')
plt.title('Second Order RC Circuit Model')
plt.show()

在上述代码中，我们首先定义了一个`rc_circuit()`函数来计算二阶RC电路的输出电压。该函数接受五个参数：时间`t`、电阻`R1`和`R2`、电容`C1`和`C2`，以及输入电压`Vin`。函数内部使用了二阶RC电路的公式，通过解方程组计算出输出电压`Vout`。

在实验数据中，我们使用了`linspace()`函数生成了一个包含1000个点的时间序列`t`，并定义了电路中的电阻、电容和输入电压。接着，我们调用了`rc_circuit()`函数来计算输出电压`Vout`，并使用`plot()`函数将其绘制出来。

最后，我们调用了`show()`函数来显示绘制出的图形。运行上述代码，我们可以得到一个输出电压随时间的变化曲线，如下图所示：