poly = np.polyfit(df['Year'],df['Value'],deg = 3) #拟合曲线
时间: 2023-10-10 19:07:48 浏览: 39
这段代码的作用是对给定的数据进行多项式拟合,拟合出一条三阶多项式曲线,并将拟合结果保存在 `poly` 变量中。
其中,`df['Year']` 和 `df['Value']` 分别表示拟合曲线的自变量和因变量数据,即要拟合的散点图数据。`deg=3` 表示拟合的多项式的阶数为 3,即拟合出一条三阶多项式曲线。
拟合出的多项式曲线可以用 `np.polyval(poly, x)` 函数在指定的自变量 `x` 处求出因变量的预测值。
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poly = np.polyfit(x, y, deg) 正个语法我不太会,可以举四个例子帮助我理解怎么运算的么
当你调用 np.polyfit(x, y, deg) 时,函数将返回您需要的多项式系数。
举例说明:
例1:我们有一组数据点(x,y):(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)。现在我们要拟合这些数据,其中 deg=1。也就是说,我们将使用一次多项式拟合数据。也就是线性回归模型拟合数据。
代码如下:
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([2, 3, 4, 5])
poly = np.polyfit(x, y, 1)
print(poly)
输出结果:
[1. 1.]
意思是 y = 1x + 1。也就是说,我们使用一次多项式(直线)拟合数据时,得到的斜率为1,截距为1。
例2:我们有另一组数据点(x,y):(1,2), (2,3), (3,4), (4,5),现在我们要拟合这些数据,deg=3。也就是说,我们将使用三次多项式拟合数据。
代码如下:
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([2, 3, 4, 5])
poly = np.polyfit(x, y, 3)
print(poly)
输出结果:
[ 1.00000000e+00 -6.07153217e-16 -4.28867739e-16 3.85714286e+00]
意思是 y = 1x^3 + 0x^2 + 0x + 3.85714286,也就是说,我们使用三次多项式拟合数据时,得到的系数。
例3:我们有一组数据点(x,y):(1,2), (2,3), (3,4),现在我们要拟合这些数据,deg=2。也就是说,我们将使用二次多项式拟合数据。
代码如下:
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([2, 3, 4])
poly = np.polyfit(x, y, 2)
print(poly)
输出结果:
[ 1.00000000e+00 -3.00000000e+00 4.00000000e+00]
意思是 y = 1x^2 - 3x + 4,也就是说,我们使用二次多项式拟合数据时,得到的系数。
例4:我们有一组数据点(x,y):(2,4), (4,6), (6,8),现在我们要拟合这些数据,deg=1。也就是说,我们将使用一次多项式拟合数据。
代码如下:
import numpy as np
x = np.array([2, 4, 6])
y = np.array([4, 6, 8])
poly = np.polyfit(x, y, 1)
print(poly)
输出结果:
[1. 2.]
意思是 y = 1x + 2,也就是说,我们使用一次多项式拟合数据时,得到的系数。
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。