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python polyfit函数怎么使用

2024-01-10 22:52:02 | 我爱编程网

最近经常有小伙伴私信询问python polyfit函数怎么使用相关的问题,今天,我爱编程网小编整理了以下内容,希望可以对大家有所帮助。

本文目录一览:

python polyfit函数怎么使用

python polyfit函数怎么使用

用polyfit(X,Y,1)得到的拟合函数只能得到a,b,但不能得到线性

相关系数

R^2。如想要得到其线性相关系数,可以用regress(y,X),其使用格式

[b,bint,r,rint,stats]

=

regress(y,X);

b——拟合系数

bint——b的

置信区间

r——残差值

rint——r的置信区间

stats——检验统计量,第一个就是相关系数

例如:

x=[。。。];y=[。。。]

X=[x

ones(n,1)];

%x的行数(列数)

[b,bint,r,rint,stats]

=

regress(y,X);

python polyfit函数怎么使用

荧磷光寿命的数据处理程序-python

一直有在学习如何使用python处理数据和绘图,作为有机化工人士,本来就很多体力话,最近测了不少数据,最好的态度当然是测完立刻处理,其中处理起来最麻烦的就是一个荧光寿命的拟合了。

不过还是得夸一下本组用的horiba的荧光仪,软件集成了origin,荧光寿命部分也有相对应的拟合软件,在测试时就可以直接看拟合结果,快速简便,但是这个拟合软件呢,由于版权问题,自己个人电脑上不能安装,拿到原始数据了还是得自己拟合自己处理,这个一直用origin搞也是心烦意乱,且不说某次我搞着搞着origin就崩了,那么,从头再来,你们懂的。

总而言之,就试着用python写了程序,以后在自己电脑上也能随时查看基本的拟合结果。

程序如下:

此处的数据处理方式中,源数据的强度要经过取对数和归一化。取对数过程中,会出现count为0的数据,无法取对数,在程序中是将其直接删除,这个与origin中进行了对比,所采取的方式是一样的。至于归一化,采取的是最为简单的[0,1]之间的归一化,利用最大值和最小值来进行的。

而x值,主要是通过将channel转化为时间,且曲线中要下降的第一个点,是x轴必须对应为0的,以此进行拟合。

上述的程序可以如origin一样处理数据,但是根据事后与在自带的数据分析软件里呈现出的结果,是有不一样的。

上述程序的还需要解决的问题有:

1 有多个寿命值时,要如何根据拟合参数计算单个寿命。

2 如何做到自由取部分值进行来进行拟合。

3 取所有有效值进行拟合时,我有一个文件是三个指数都无法拟合,这与自带分析软件很不一样。

具体的后续更改待更新。

python polyfit函数怎么使用

拟合函数拟合函数在所有数据点处的某种总体误差最小

我爱编程网(https://www.52biancheng.com)小编还为大家带来拟合函数拟合函数在所有数据点处的某种总体误差最小的相关内容。

1、Python 中的函数拟合2、如何用拟合函数检验数值3、如何用matlab数据拟合函数?4、MATLAB如何选择合适的拟合函数?5、matlab拟合函数?6、excel表格拟合函数怎么用

Python 中的函数拟合

很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)

本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合。

通过多项式拟合,我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。

运行结果:

对于自定义函数拟合,不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合,它可以适用于任意形式的曲线的拟合,只要定义好合适的曲线方程即可。

运行结果:

如何用拟合函数检验数值

拟合函数是用于曲线拟合的函数。如果您知道y和x有关

拟合函数

,但不知道是什么关系,只能通过实验得到一组数据,如x=x1时y=y1,x=x2时y=y2,...这里(x1,y1)、(x2,y2)、...都是实验结果,您就可以在直角坐标系中画出各点,描点可得两者的关系曲线。根据曲线的形状您可以选择一个函数,如果类似于直线那就简单了,如果是弯曲的可以选择y是x的多项式函数,如y=a*x*x*x+b*x*x+c*x+d等等,也可以是其

拟合函数

他形式的函数类型,然后利用最小二乘法或其他拟合方法求出系数a,b,c,d等,即可得到y和x的关系,这个过程就是曲线拟合,这个函数就是拟合函数。由于实验有误差,选择的函数也不一定就很合适,拟合出来的函数一般难以准确通过各点,但可以离各点尽量近,从而近似地表示y和x的关系。

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如何用matlab数据拟合函数?

Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。

假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A0,B0。

1、在命令行输入数据:

》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475];

》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];

2、启动曲线拟合工具箱

》cftool

3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”

(1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;

(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数据集的曲线图;

(3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口;

(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类型有:

Custom Equations:用户自定义的函数类型我爱编程网

Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)

Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)

Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)

Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving

Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~

Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c

Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~;此外,分子还包括constant型

Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思)

Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1)

Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)

MATLAB如何选择合适的拟合函数?

1、首先启动matlab,选择编辑器,再新建一个命令文件。

2、然后在编辑器窗口中输入图示的代码。

3、然后我们点击界面上方菜单栏里的保存图标进行保存。

4、需要注意的是,保存文件的位置要与当前搜索路径的位置保持一致。这可以通过右键编辑窗口的文件,在弹出的下拉框中选择。

5、最后再命令行窗口处输入dxsnh,并敲入键盘上的enter建。可以看出阶数越高,曲线与拟合点拟合得越好。

扩展资料:

函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果,而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下,可以用它来代替底层编程语言,如C和C++ 。在计算要求相同的情况下,使用MATLAB的编程工作量会大大减少。

MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵,特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。

函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。

matlab拟合函数?

题主给出中国人口预测问题(二),可以使用英国经济学家马尔萨斯提出

拟合函数

的Malthus模型来拟合与预测。其步骤

拟合函数

第一步,自定义Malthus模型函数(指数函数),如

func=@(k,t)N0*exp(D*(t-t0))

这里,N0=60.2;t0=1954;

第二步,利用1954-2005年的数据,分别使用lsqcurvefit函数,求出系数D。即

[D,resnorm,residual,exitflag]=lsqcurvefit(func,a0,t,N);

第三步,计算拟合值,即

x1=func(D,t);

第四步,计算相关系数R^2,即

R2=R2_fun(x,x1);

第五步,预测2010年和2030年的人口数,即

xhat=func(D,2010);

disp(['预测2010年人口数为',num2str(xhat),'千万'])

xhat=func(D,2030);

disp(['预测2030年人口数为',num2str(xhat),'千万'])

第六步,使用plot函数绘制,中国人口数的统计数据与预测模型曲线对比图,即

plot(t,x,'*-',t,x1,'+-')

第七步,标注图例,即

legend('统计数据','Malthus模型')

第八步,编写标题,即

title='中国人口数的统计数据与Malthus模型曲线对比';

第九步,标注坐标轴名称,即

xlabel('年份');ylabel('人口(千万)');

最后,编写程序,并运行可以得到如下结果。

其他问题与上述过程类似。

excel表格拟合函数怎么用

用wps表格来拟合

拟合函数

的步骤:1、分两列输入你的数据,比如在A列输入x,B列输入y

拟合函数

;2、选中两列数据点,点击“插入”-“图表”钮,出现“图表类型”对话框;3、在“图表类型”中选择“散点图”,按“完成”钮;4、在图表中,选中这些点,用鼠标右键菜单中选择“添加趋势线”;5、在出现的类型对话框的“类型”中,选择“多项式”,在右侧的数据框中调整多项式阶数,然后点“确定”钮,就会出现你希望的曲线函数和图

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