python怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的線性擬合-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要介紹python怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的線性擬合，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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實(shí)驗(yàn)室老師讓給數(shù)據(jù)畫一張線性擬合圖。不會(huì)matlab，就琢磨著用python。參照了網(wǎng)上的一些文章，查看了幫助文檔，成功的寫了出來(lái)

這里用到了三個(gè)庫(kù)

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


def f_1(x, A, B):
 return A * x + B

plt.figure()
# 擬合點(diǎn)
x0 = [75, 70, 65, 60, 55,50,45,40,35,30]
y0 = [22.44, 22.17, 21.74, 21.37, 20.92,20.67,20.32,20.05,19.84,19.59]

# 繪制散點(diǎn)
plt.scatter(x0[:], y0[:], 3, "red")

# 直線擬合與繪制
A1, B1 = optimize.curve_fit(f_1, x0, y0)[0]
x1 = np.arange(30, 75, 0.01)#30和75要對(duì)應(yīng)x0的兩個(gè)端點(diǎn)，0.01為步長(zhǎng)
y1 = A1 * x1 + B1
plt.plot(x1, y1, "blue")
print(A1)
print(B1)
plt.title(" ")
plt.xlabel('t')

plt.ylabel('Mt/g')
plt.show()

用的到的api：
numpy.arrange
scipy.optimize.curve_fit

實(shí)驗(yàn)效果如下，圖像和數(shù)據(jù)都得到了，非常滿意了

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當(dāng)前名稱：python怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的線性擬合-創(chuàng)新互聯(lián)
文章源于：http://muchs.cn/article36/hgepg.html

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