python如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的線性擬合
更新時(shí)間：2019年07月19日 10:56:30 作者：QureL
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的線性擬合，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
實(shí)驗(yàn)室老師讓給數(shù)據(jù)畫一張線性擬合圖。不會(huì)matlab，就琢磨著用python。參照了網(wǎng)上的一些文章，查看了幫助文檔，成功的寫了出來
這里用到了三個(gè)庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
def f_1(x, A, B):
return A * x + B
plt.figure()
# 擬合點(diǎn)
x0 = [75, 70, 65, 60, 55,50,45,40,35,30]
y0 = [22.44, 22.17, 21.74, 21.37, 20.92,20.67,20.32,20.05,19.84,19.59]
# 繪制散點(diǎn)
plt.scatter(x0[:], y0[:], 3, "red")
# 直線擬合與繪制
A1, B1 = optimize.curve_fit(f_1, x0, y0)[0]
x1 = np.arange(30, 75, 0.01)#30和75要對應(yīng)x0的兩個(gè)端點(diǎn)，0.01為步長
y1 = A1 * x1 + B1
plt.plot(x1, y1, "blue")
print(A1)
print(B1)
plt.title(" ")
plt.xlabel('t')
plt.ylabel('Mt/g')
plt.show()
用的到的api：
numpy.arrange
scipy.optimize.curve_fit
實(shí)驗(yàn)效果如下，圖像和數(shù)據(jù)都得到了，非常滿意了
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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