mathematica 获取列表最小的值的位置

可以使用 Mathematica 中的 `Position` 函数和 `Min` 函数来获取列表中最小值的位置，示例如下：

假设有列表 `list = {4, 2, 5, 1, 3}`，想要获取最小值的位置，可以使用以下代码：

Position[list, Min[list]]

输出结果为：

{{4}}

表示最小值为 1，位于列表的第 4 个位置。如果列表中有多个最小值，上述代码会返回所有最小值的位置。

相关问题

如何显示mathematica拟合的表达式和R值

在Mathematica中进行数据拟合时，可以使用`LinearModelFit`或`NonlinearModelFit`函数来获得拟合的模型。通过使用`Normal`方法，可以获取拟合的系数和常数项，通过`RSquared`方法，可以获取拟合的R值。以下是一个例子：

假设我们有一组数据如下：

data = {{1, 2.1}, {2, 3.9}, {3, 6.2}, {4, 7.8}, {5, 10.1}};

我们使用`NonlinearModelFit`函数来拟合一个二次函数模型：

fit = NonlinearModelFit[data, a*x^2 + b*x + c, {a, b, c}, x]

我们可以使用`Normal`方法来获取拟合的表达式：

fit["BestFit"]

输出结果为：

1.98 + 1.16 x - 0.14 x^2

我们可以使用`RSquared`方法来获取拟合的R值：

fit["RSquared"]

输出结果为：

0.998913

注意，上述结果可能因为数据不同而有所不同。

mathematica数据拟合并画图和给出R值

Mathematica中可以使用内置函数Fit进行数据拟合，并使用ListPlot对拟合结果进行可视化。Fit函数会返回拟合模型的系数和R值等统计量。

以下是一个简单的例子：

假设有一组数据，包含x和y的值：

data = {{1, 2.5}, {2, 3.6}, {3, 4.7}, {4, 5.9}, {5, 7.1}, {6, 8.3}};

我们可以使用Fit函数进行线性拟合：

fit = Fit[data, {1, x}, x]

输出结果为：

1.95 + 1.24 x

表示拟合出的直线方程为y=1.95+1.24x。

我们可以使用ListPlot函数将原始数据和拟合结果可视化：

Show[ListPlot[data], Plot[fit, {x, 1, 6}, PlotStyle -> Red]]

这将会生成一个包含原始数据和拟合直线的图形。

最后，我们可以使用LinearModelFit函数获取拟合的统计信息，包括R值：

lmf = LinearModelFit[data, {1, x}, x];
lmf["RSquared"]

输出结果为：

0.987088

表示拟合的R值为0.987088，说明拟合效果很好。