np.polyfit参数解释
时间: 2023-12-07 22:03:46 浏览: 116
np.polyfit() 函数是用于执行多项式拟合并返回拟合系数。该函数接受多个参数,其中最重要的是x,y和deg参数。x和y分别是用于拟合的数据集,deg参数指定多项式的阶数(例如,deg = 1表示拟合线性回归模型)。此外,该函数还可以指定其他一些参数,如w(用于加权拟合)和cov(用于返回系数的协方差矩阵)。
相关问题
np.polyfit的参数
np.polyfit函数的参数如下:
```python
numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)
```
其中,各参数的含义如下:
- `x`:一维数组,表示多项式的自变量数据。
- `y`:一维数组,表示多项式的因变量数据。
- `deg`:整数,表示多项式的阶数。
- `rcond`:float类型,表示奇异值分解中的奇异值小于此值的奇异值将被认为是0。默认值为None,表示使用numpy的默认值。
- `full`:bool类型,表示是否返回完整输出。默认值为False,表示只返回拟合系数。
- `w`:一维数组,表示数据点的权重。默认值为None,表示所有数据点权重相同。
- `cov`:bool类型,表示是否返回拟合系数的协方差矩阵。默认为False,表示不返回协方差矩阵。
np.polyfit函数
np.polyfit函数是NumPy库中的一个函数,用于拟合多项式到一组数据点。它的语法如下:
np.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)
其中,参数含义如下:
- x:输入的一维数组,表示自变量的值。
- y:输入的一维数组,表示因变量的值。
- deg:整数,表示拟合多项式的阶数。
- rcond:浮点数,表示奇异值分解的阈值。默认为None,表示使用numpy.finfo(type(x[0])).eps * max(x.shape)作为阈值。
- full:布尔值,表示是否返回完整的输出信息。默认为False,表示仅返回拟合的系数。
- w:一维数组,表示数据点的权重。默认为None,表示所有数据点的权重相等。
- cov:布尔值,表示是否计算拟合系数的协方差矩阵。默认为False。
该函数返回一个一维数组,表示拟合多项式的系数。这些系数按照降序排列,即从高次到低次。拟合多项式可以用np.polyval函数计算。
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