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python - 用 numpy 拟合数据

coder 2023-05-22 原文

首先让我告诉你，我得到的可能不是我所期望的，也许你可以在这里帮助我。我有以下数据:

>>> x
array([ 3.08,  3.1 ,  3.12,  3.14,  3.16,  3.18,  3.2 ,  3.22,  3.24,
    3.26,  3.28,  3.3 ,  3.32,  3.34,  3.36,  3.38,  3.4 ,  3.42,
    3.44,  3.46,  3.48,  3.5 ,  3.52,  3.54,  3.56,  3.58,  3.6 ,
    3.62,  3.64,  3.66,  3.68])

>>> y
array([ 0.000857,  0.001182,  0.001619,  0.002113,  0.002702,  0.003351,
    0.004062,  0.004754,  0.00546 ,  0.006183,  0.006816,  0.007362,
    0.007844,  0.008207,  0.008474,  0.008541,  0.008539,  0.008445,
    0.008251,  0.007974,  0.007608,  0.007193,  0.006752,  0.006269,
    0.005799,  0.005302,  0.004822,  0.004339,  0.00391 ,  0.003481,
    0.003095])

现在，我想用 4 次多项式来拟合这些数据。所以我这样做:

>>> coefs = np.polynomial.polynomial.polyfit(x, y, 4)
>>> ffit = np.poly1d(coefs)

现在我为 x 值创建一个新网格来评估拟合函数 ffit:

>>> x_new = np.linspace(x[0], x[-1], num=len(x)*10)

当我使用命令进行所有绘图(数据集和拟合曲线)时:

>>> fig1 = plt.figure()                                                                                           
>>> ax1 = fig1.add_subplot(111)                                                                                   
>>> ax1.scatter(x, y, facecolors='None')                                                                     
>>> ax1.plot(x_new, ffit(x_new))                                                                     
>>> plt.show()

我得到以下信息:

fitting_data.png

我期望的是正确拟合的拟合函数(至少接近数据的最大值)。我做错了什么？

提前致谢。

最佳答案

不幸的是，np.polynomial.polynomial.polyfit 以与 np.polyfit 和 np.polyval 的相反顺序返回系数(或者，正如您使用的 np.poly1d)。举例说明:

In [40]: np.polynomial.polynomial.polyfit(x, y, 4)
Out[40]: 
array([  84.29340848, -100.53595376,   44.83281408,   -8.85931101,
          0.65459882])

In [41]: np.polyfit(x, y, 4)
Out[41]: 
array([   0.65459882,   -8.859311  ,   44.83281407, -100.53595375,
         84.29340846])

一般来说:np.polynomial.polynomial.polyfit 返回系数[A, B, C] 到A + Bx + Cx^2 + .. .，而 np.polyfit 返回:... + Ax^2 + Bx + C。

所以如果要使用这种函数组合，必须将系数的顺序颠倒，如:

ffit = np.polyval(coefs[::-1], x_new)

但是，the documentation明确声明避免使用 np.polyfit、np.polyval 和 np.poly1d，而只使用 new(er) 包。

只使用多项式包是最安全的:

import numpy.polynomial.polynomial as poly

coefs = poly.polyfit(x, y, 4)
ffit = poly.polyval(x_new, coefs)
plt.plot(x_new, ffit)

或者，创建多项式函数:

ffit = poly.Polynomial(coefs)    # instead of np.poly1d
plt.plot(x_new, ffit(x_new))

关于python - 用 numpy 拟合数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18767523/

pythonnumpycodepolynomialgtregressioncurve-fittingdata-fitting

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