python拟合二次函数

1. 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：

2. python有没有哪个库能实现三维曲面的拟合该如何实现

matlab的话
方法一
用[xx,yy] = meshgrid(x_min:step:x_max,y_min:step:y_max)生成x和y的坐标
用zz = griddata(x,y,z,xx,yy,'v4')插值生成相应的z坐标
方法二
用tri = delaunay(x,y)让点自行连接成一个个三角形
trisurf(tri,x,y,z)生成曲面
再用shading interp 插值拟合
如果你的曲面在xy平面的投影不是矩形的话，记得用inpolygon吧不在区域内的点删除掉

3. python求一元二次函数

######python求标准的一元二次方程的解###############
a,b,c= map(float,input("请输入aX^2+bX+c=0,函数中的三个参数：(空格隔开)").split())
###使用公式b^2-4ac判定是否有解b^2-4ac####
i=b*b-4*a*c
if i<0:
print("该方程无实数解！")
elif i==0:
print("该方程解为：%.2f"%((-1)*b/(2*a)))#有一个解
else:
print("该方程解为：%.2f或%.2f"%((((-1)*b+i**0.5)/(2*a)),(((-1)*b-i**0.5)/(2*a))))
该方法运用是运用公式求解，保留两位小数，只能求实数解，供参考，有问题可追问

4. 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);

5. Python最小二乘法拟合与作图

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

6. 怎么用Python将图像边界用最小二乘法拟合成曲线

本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合。分享给大家供大家参考，具体如下：

这里不手动实现最小二乘，调用scipy库中实现好的相关优化函数。

考虑如下的含有4个参数的函数式：

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

7. python中用polyfit拟合出的函数怎么能直接调用

首先分两种情况：
1.交互窗口处执行：这个时候由于python的强制缩进，因此想要结束函数的定义只需要按两下enter即可。
2.在.py文件中编写，结束函数只需要不再缩进即可
调用函数方法相同，把函数名及参数写上就可以了，如果有返回值可以
r=functionA(var1)

附：测试代码（python3运行通过）
# -*- coding:utf-8 -*-
#author:zfxcx
def pt():
print("hello")
pt()

8. 【转】指数、幂函数拟合

转自： python指数、幂数拟合curve_fit

1、一次二次多项式拟合

一次二次比较简单，直接使用numpy中的函数即可，polyfit(x, y, degree)。

2、指数幂数拟合curve_fit

使用scipy.optimize 中的curve_fit，幂数拟合例子如下：

下面是指数拟合例子：

9. python_numpy最小二乘法的曲线拟合

在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy实用的最小二乘法理解 ，就可以用最小二乘法做曲线拟合了

从结果中可以看出，直线拟合并不能对拟合数据达到很好的效果，下面我们介绍一下曲线拟合。

b=[y1]
[y2]
......
[y100]

解得拟合函数的系数[a,b,c.....d]
CODE:

根据结果可以看到拟合的效果不错。
我们可以通过改变

来调整拟合效果。
如果此处我们把拟合函数改为最高次为x^20的多项式

所得结果如下：

矫正 过拟合 现象
在保持拟合函数改为最高次为x^20的多项式的条件下，增大样本数：

通过结果可以看出，过拟合现象得到了改善。

10. python拟合指数函数初始值如何设定

求拟合函数，首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据，根据已知的曲线y=f(x)，拟合出Ex和En系数。当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高，说明拟合得到的Ex和En系数是合理的。吻合程度用相关系数来衡量，即R^2。首先，我们需要打开Python的shell工具，在shell当中新建一个对象member，对member进行赋值。 2、这里我们所创建的列表当中的元素均属于字符串类型，同时我们也可以在列表当中创建数字以及混合类型的元素。 3、先来使用append函数对已经创建的列表添加元素，具体如下图所示，会自动在列表的最后的位置添加一个元素。 4、再来使用extend对来添加列表元素，如果是添加多个元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函数添加列表元素，insert中有两个参数，第一个参数即为插入的位置，第二个参数即为插入的元素。origin拟合中参数值是程序拟合的结果，自定义函数可以设置参数的初值，也可以不设定参数的初值。
一般而言，拟合结果不会因为初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，说明数据和函数不太匹配，需要对函数进行改正。X0的迭代初始值选择与求解方程，有着密切的关系。不同的初始值得出的系数是完全不一样的。这要通过多次选择和比较，才能得到较为合理的初值。一般的方法，可以通过随机数并根据方程的特性来初选。