Python多项式拟合实战：基于matplotlib的图形展示

"这篇文章展示了如何在Python中使用matplotlib库进行多项式拟合，通过创建一个样例来说明这个过程。代码示例中包含了对数据的生成、拟合以及图形的绘制，同时也提到了如何处理中文显示和负数坐标的问题。" 在Python中，进行多项式拟合是数据分析和建模过程中的常见任务。本示例主要使用了numpy和matplotlib这两个库。numpy用于生成数据和执行数学计算，而matplotlib则用于可视化结果。 首先，导入所需的库： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl ``` `mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']` 设置默认字体为SimHei，以支持中文显示。`plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False` 解决了matplotlib中负数坐标 "-" 显示为方框的问题。 接下来，生成样本数据： ```python x = np.arange(-1, 1, 0.02) ``` 这里`x`的范围从-1到1，步长为0.02，决定了样本的数量。然后定义一个理想函数，例如： ```python y = 2 * np.sin(x * 2.3) + 0.5 * x ** 3 ``` 这个函数是带有噪声的真实数据的基线。为了模拟实际中的离散数据，可以添加随机噪声： ```python y1 = y + 0.5 * (np.random.rand(len(x)) - 0.5) ``` 进行多项式拟合，这里选择6次多项式： ```python z1 = np.polyfit(x, y1, 6) ``` 得到的`z1`是一组系数，可以构建多项式函数。使用`np.poly1d()`将系数转换为多项式对象： ```python p1 = np.poly1d(z1) pp1 = p1(x) ``` `pp1`是根据拟合多项式计算出的x对应的值。 最后，使用matplotlib绘制理想曲线、拟合数据和拟合曲线： ```python plt.plot(x, y1, color='m', linestyle='', marker='o', label=u'拟合数据') plt.plot(x, pp1, color='b', linestyle='-', marker='.', label=u"拟合曲线") plt.legend(loc='upperleft') plt.show() ``` 这段代码会显示一个图，其中包含了拟合数据点（红色点）和拟合曲线（蓝色线），并且添加了图例。 这个示例不仅展示了如何在Python中实现多项式拟合，还给出了在matplotlib中处理中文和负号显示的方法，这对于有中文需求的用户来说非常有用。此外，文章还推荐了在线的多项式拟合工具，方便用户在没有编程环境的情况下进行快速的曲线拟合。