python如何拟合函数(python拟合数组数据) |
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在函数拟合中,如果用p表示函数中需要确定的参数,那么目标就是找到一组p,使得下面函数S的值最小: 这种算法称为最小二乘法拟合。Python的Scipy数值计算库中的optimize模块提供了 leastsq() 函数,可以对数据进行最小二乘拟合计算。 此处利用该函数对一段弧线使用圆方程进行了拟合,并通过Matplotlib模块进行了作图,程序内容如下: Python的使用中需要导入相应的模块,此处首先用 import 语句 分别导入了numpy, leastsq与pylab模块,其中numpy模块常用用与数组类型的建立,读入等过程。leastsq则为最小二乘法拟合函数。pylab是绘图模块。 接下来我们需要读入需要进行拟合的数据,这里使用了 numpy.loadtxt() 函数: 其参数有: 进行拟合时,首先我们需要定义一个目标函数。对于圆的方程,我们需要圆心坐标(a,b)以及半径r三个参数,方便起见用p来存储: 紧接着就可以进行拟合了, leastsq() 函数需要至少提供拟合的函数名与参数的初始值: 返回的结果为一数组,分别为拟合得到的参数与其误差值等,这里只取拟合参数值。 leastsq() 的参数具体有: 输出选项有: 最后我们可以将原数据与拟合结果一同做成线状图,可采用 pylab.plot() 函数: pylab.plot() 函数需提供两列数组作为输入,其他参数可调控线条颜色,形状,粗细以及对应名称等性质。视需求而定,此处不做详解。 pylab.legend() 函数可以调控图像标签的位置,有无边框等性质。 pylab.annotate() 函数设置注释,需至少提供注释内容与放置位置坐标的参数。 pylab.show() 函数用于显示图像。 最终结果如下图所示: 用Python作科学计算 numpy.loadtxt scipy.optimize.leastsq
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