#曲线拟合 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111)#将画布分割成1行1列,图像画在从左到右从上到下的第1块 ax.plot(Num,a,label=u'A',color='m',linestyle='',marker='.') ax.plot(Num,b,label=u'B',color='g',linestyle='',marker='.') #计算多项式 c=np.polyfit(Num,a,100)#拟合多项式的系数存储在数组c中 yy=n…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_aed5bd1d0102vid7.html 1.多项式拟合范例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 17, 1) y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58,…

    3 插值与曲线拟合 Interpolation and Curve Fitting 给定n+1个数据点(xi,yi), i = 0,1,2,…,n,评估y(x). 3.1 介绍(introduction) 离散数据集,或者形如下面的表格,常常在技术计算中用到,数据源可能来自于实验观察或者数值计算. 3.2 多项式插值(Polynomial Interpolation)插值和曲线拟合存在差别.对于插值,我们通过数据拟合一条曲线,在拟合过程中,我们潜在假设数据是精确的和独特的:对于曲线拟合,…

python应用 曲线拟合04 → 多项式拟合 主要是使用 numpy 库中的 polyfit() 函数,见第 66 行, z = np.polyfit(x_proton, y, 3) ,其中待拟合曲线的横纵坐标分别为第 1, 2 个参数,第 3 个参数 3 表示使用 3 次多项式拟合.得到的拟合结果写入返回列表 z,按照幂指数从高到低排序,比如这里 z[0] 代表 x3 前面的系数,z[1] 代表 x2 前面的系数,以此类推. import xlrd import xlwt import nu…

根据某地每月的平均温度[17, 19, 21, 28, 33, 38, 37, 37, 31, 23, 19, 18]拟合温度函数. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. 因为温度是以年为单位的 x=np.arange(1,13,1) y=np.array([17, 19, 21, 2…

题目来自老师的课后作业,如下所示.很多地方应该可以直接调用函数,但是初学Python,对里面的函数还不是很了解,顺便带着学习的态度,尽量自己动手code. 测试版代码,里面带有很多注释和测试代码: # -*- coding: cp936 -*- import math import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''''' 在x=[0,1]上均匀采样10个点组成一个数据集D=[a,b] ''' a = [] b…

IDE:jupyter 抽象程度可能不是那么高,以后再优化. 理论和代码实现的差距还是挺大的 数据集请查看 python构建bp神经网络(一个隐藏层)__1.数据可视化 部分代码预览 git上传.ipynb文件,并不能直接看,所以我上传了压缩包 注释都写的很详细,全部代码下载请查看码云…

1.将数据写入csv文件,应该可以python代码直接实现数据集的写入,但我对文件读取这块不太熟练,等我成功了再加上,这里我直接手写将数据集写入Excel 2.然后把后缀改成.csv就可以了,利用pandas读取 import matplotlib.pyplot as plt file = 'bp_test.csv' import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) x = df.iloc[:,].values print(x) 读取…

问题 有许多待拟合的曲线,需批量拟合. 解决 写一个类 # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: kurrrr """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import struct from scipy.optimize import curve_fit t_pre = 26 # global p = 0.6 # global q = 1.2 #…

前情提要 CsI 闪烁体晶体+PD+前放输出信号满足: $U(t) = \frac{N_f\tau_p}{\tau_p-\tau_f} \left[ e^{-\frac{t}{\tau_p}}-e^{-\frac{t}{\tau_f}} \right] + \frac{N_s\tau_p}{\tau_p-\tau_s} \left[ e^{-\frac{t}{\tau_p}}-e^{-\frac{t}{\tau_s}} \right] $ 其中,U(t) 表示信号输出,电压单位,N 表示闪烁体晶…