科学计算

最小二乘leastsq

  1. # -*- coding: utf-8 -*-
  2. def func(x,p): # p 参数列表
  3. A,k,theta = p; # 可以一一对应赋值
  4. return A*np.sin(2*np.pi*k*x+theta) # 可以批量运算
  5.  
  6. def residuals(p,y,x):
  7. return y-func(x,p)
  8.  
  9. x1: 实验数据
  10. y1: 实验数据
  11. p0: 参数初值
  12.  
  13. plsq = leastsq(residuals, p0, args=(y1,x1))
  14. print u"拟合参数",plsq[0]

 

非线性方程组求解 from scipy.optimize import fsolve

  1. result = fsolve(f, [1,1,1])
  2. # f为误差函数,[1,1,1]为初值

  可以传入雅可比行列式的方式来提高运算速度,如result=fsolve(f,[1,1,1],fprime=j)

插值 from scipy import interpolate

  1. x0:原始数据
  2. y0:原始数据
  3.  
  4. x1 = 一串和x0一样的数组
  5. f_linear = interpolate.interpld(x0,y0) # 得到线性插值后的函数
  6. tck = interpolate.splrep(x0,y0) # 根据原始数据算得样条插值的参数
  7. y_spline = interpolate.splev(x1,tck) # 这里x1不再和x0一样
  8. y_linear = f_linear(x1)

  

积分 from scipy import integrate

  1. 一重
  2. y, err = integrate.quad(f,-1,1) # f为被积函数,-1 1为区间
  3. 二重
  4. y, err = integrate.dblquad(f,lb,ub,gfun,hfun) # gfun,hfun为第二个变量的区间

  

 

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