pythonimportpylab

『壹』 python最小二乘法擬合與作圖

在函數擬合中，如果用p表示函數中需要確定的參數，那麼目標就是找到一組p，使得下面函數S的值最小：

這種演算法稱為最小二乘法擬合。Python的Scipy數值計算庫中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數，可以對數據進行最小二乘擬合計算。

此處利用該函數對一段弧線使用圓方程進行了擬合，並通過Matplotlib模塊進行了作圖，程序內容如下：

Python的使用中需要導入相應的模塊，此處首先用 import 語句

分別導入了numpy, leastsq與pylab模塊，其中numpy模塊常用用與數組類型的建立，讀入等過程。leastsq則為最小二乘法擬合函數。pylab是繪圖模塊。

接下來我們需要讀入需要進行擬合的數據，這里使用了 numpy.loadtxt() 函數：

其參數有：

進行擬合時，首先我們需要定義一個目標函數。對於圓的方程，我們需要圓心坐標(a,b)以及半徑r三個參數，方便起見用p來存儲：

緊接著就可以進行擬合了， leastsq() 函數需要至少提供擬合的函數名與參數的初始值：

返回的結果為一數組，分別為擬合得到的參數與其誤差值等，這里只取擬合參數值。

leastsq() 的參數具體有：

輸出選項有：

最後我們可以將原數據與擬合結果一同做成線狀圖，可採用 pylab.plot() 函數：

pylab.plot() 函數需提供兩列數組作為輸入，其他參數可調控線條顏色，形狀，粗細以及對應名稱等性質。視需求而定，此處不做詳解。

pylab.legend() 函數可以調控圖像標簽的位置，有無邊框等性質。

pylab.annotate() 函數設置注釋，需至少提供注釋內容與放置位置坐標的參數。

pylab.show() 函數用於顯示圖像。

最終結果如下圖所示：

用Python作科學計算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq

『貳』 想用python來求解牛頓插值問題，編了一段程序，其中有些錯誤看不出來，懇請大佬指出錯誤，代碼如下

importmatplotlib.pyplotasplt
frompylabimportmpl
importmath
"""
牛頓插值法
插值的函數表為
xi-28.9,-12.2,4.4,21.1,37.8
f(xi)2.2,3.9,6.6,10.3,15.4
"""
x=[-28.9,-12.2,4.4,21.1,37.8]
y=[2.2,3.9,6.6,10.3,15.4]

"""計算4次差商的值"""
defFour_time_difference_quotient(x,y):
i=0#i記錄計算差商的次數
quotient=[0,0,0,0,0,]
whilei<4:
j=4
whilej>i:
ifi==0:
quotient[j]=((y[j]-y[j-1])/(x[j]-x[j-1]))
else:
quotient[j]=(quotient[j]-quotient[j-1])/(x[j]-x[j-1-i])
j-=1
i+=1
returnquotient;

deffunction(data):
returnx[0]+parameters[1]*(data-0.4)+parameters[2]*(data-0.4)*(data-0.55)+
parameters[3]*(data-0.4)*(data-0.55)*(data-0.65)
+parameters[4]*(data-0.4)*(data-0.55)*(data-0.80)

"""計算插值多項式的值和相應的誤差"""
defcalculate_data(x,parameters):
returnData=[];
fordatainx:
returnData.append(function(data))
returnreturnData

"""畫函數的圖像
newData為曲線擬合後的曲線
"""

defdraw(newData):
plt.scatter(x,y,label="離散數據",color="red")
plt.plot(x,newData,label="牛頓插值擬合曲線",color="black")
plt.scatter(0.596,function(0.596),label="預測函數點",color="blue")
plt.title("牛頓插值法")
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False
plt.legend(loc="upperleft")
plt.show()

parameters=Four_time_difference_quotient(x,y)
yuanzu=calculate_data(x,parameters)
draw(yuanzu)

『叄』 python中from pylab import *是什麼意思

* 代表所有，就是從pylab中導入所有的非私有類，函數，全局變數等。

『肆』 python怎麼讀取視屏文件的信息

用python讀取視頻有兩種主要方法，大家可依據自己的需求進行使用。
方法一：
使用imageio庫，沒有安裝的可用pip安裝或自己下載。自己下載的話給大家推薦一個鏡像網站：[pip鏡像](mageio/%20python%E5%BA%93%E9%95%9C%E5%83%8F%E7%BD%91%E7%AB%99)，安裝好後重啟終端即可調用。1234
import pylabimport imageio#視頻的絕對路徑filename = '/path/to/your/video.mp4'#可以選擇解碼工具vid = imageio.get_reader(filename, 'ffmpeg')for im in enumerate(vid): #image的類型是mageio.core.util.Image可用下面這一注釋行轉換為arrary
#image = skimage.img_as_float(im).astype(np.float32)
fig = pylab.figure()
fig.suptitle('image #{}'.format(num), fontsize=20)
pylab.imshow(image)
pylab.show()12345678910111213

方法二：
用cv2庫，用這種方法的好處是返回的就是arrary，不用轉換，但方法一可以指定顯示某一幀，而這種方法是從頭讀到尾。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pylabimport imageioimport skimage.ioimport numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('/path/to/your/video.mp4')

while(cap.isOpened()):
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('image', frame)
k = cv2.waitKey(20)
#q鍵退出
if (k & 0xff == ord('q')):
break cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
大家可能注意到，兩種方法的顯示方法也是不一樣的，這里不詳細展開，實踐一下便很清楚了。