python polyfit函數(shù)怎么使用

用polyfit(X,Y,1)得到的擬合函數(shù)只能得到a,b，但不能得到線性相關系數(shù)R^2。如想要得到其線性相關系數(shù)，可以用regress(y,X)，其使用格式

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[b,bint,r,rint,stats]

=

regress(y,X);

b——擬合系數(shù)

bint——b的置信區(qū)間

r——殘差值

rint——r的置信區(qū)間

stats——檢驗統(tǒng)計量，第一個就是相關系數(shù)

例如：

x=[。。。];y=[。。。]

X=[x

ones(n,1)];

%x的行數(shù)（列數(shù)）

[b,bint,r,rint,stats]

=

regress(y,X);

python中用polyfit擬合出的函數(shù)怎么能直接調用？

首先分兩種情況：

1.交互窗口處執(zhí)行：這個時候由于python的強制縮進，因此想要結束函數(shù)的定義只需要按兩下enter即可。

2.在.py文件中編寫，結束函數(shù)只需要不再縮進即可

調用函數(shù)方法相同，把函數(shù)名及參數(shù)寫上就可以了，如果有返回值可以

r=functionA(var1)

附：測試代碼（python3運行通過）

# -*- coding:utf-8 -*-

#author:zfxcx

def pt():

print("hello")

pt()

Python怎么做最優(yōu)化

一、概觀

scipy中的optimize子包中提供了常用的最優(yōu)化算法函數(shù)實現(xiàn)。我們可以直接調用這些函數(shù)完成我們的優(yōu)化問題。optimize中函數(shù)最典型的特點就是能夠從函數(shù)名稱上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函數(shù)的概覽：

1.非線性最優(yōu)化

fmin -- 簡單Nelder-Mead算法

fmin_powell -- 改進型Powell法

fmin_bfgs -- 擬Newton法

fmin_cg -- 非線性共軛梯度法

fmin_ncg -- 線性搜索Newton共軛梯度法

leastsq -- 最小二乘

2.有約束的多元函數(shù)問題

fmin_l_bfgs_b ---使用L-BFGS-B算法

fmin_tnc ---梯度信息

fmin_cobyla ---線性逼近

fmin_slsqp ---序列最小二乘法

nnls ---解|| Ax - b ||_2 for x=0

3.全局優(yōu)化

anneal ---模擬退火算法

brute --強力法

4.標量函數(shù)

fminbound

brent

golden

bracket

5.擬合

curve_fit-- 使用非線性最小二乘法擬合

6.標量函數(shù)求根

brentq ---classic Brent (1973)

brenth ---A variation on the classic Brent（1980）ridder ---Ridder是提出這個算法的人名

bisect ---二分法

newton ---牛頓法

fixed_point

7.多維函數(shù)求根

fsolve ---通用

broyden1 ---Broyden’s first Jacobian approximation.

broyden2 ---Broyden’s second Jacobian approximationnewton_krylov ---Krylov approximation for inverse Jacobiananderson ---extended Anderson mixing

excitingmixing ---tuned diagonal Jacobian approximationlinearmixing ---scalar Jacobian approximationdiagbroyden ---diagonal Broyden Jacobian approximation8.實用函數(shù)

line_search ---找到滿足強Wolfe的alpha值

check_grad ---通過和前向有限差分逼近比較檢查梯度函數(shù)的正確性二、實戰(zhàn)非線性最優(yōu)化

fmin完整的調用形式是：

fmin(func, x0, args=(), xtol=0.0001, ftol=0.0001, maxiter=None, maxfun=None, full_output=0, disp=1, retall=0, callback=None)不過我們最常使用的就是前兩個參數(shù)。一個描述優(yōu)化問題的函數(shù)以及初值。后面的那些參數(shù)我們也很容易理解。如果您能用到，請自己研究。下面研究一個最簡單的問題，來感受這個函數(shù)的使用方法：f(x)=x**2-4*x+8，我們知道，這個函數(shù)的最小值是4，在x=2的時候取到。

from scipy.optimize import fmin #引入優(yōu)化包def myfunc(x):

return x**2-4*x+8 #定義函數(shù)

x0 = [1.3] #猜一個初值

xopt = fmin(myfunc, x0) #求解

print xopt #打印結果

運行之后，給出的結果是：

Optimization terminated successfully.

Current function value: 4.000000

Iterations: 16

Function evaluations: 32

[ 2.00001953]

程序準確的計算得出了最小值，不過最小值點并不是嚴格的2，這應該是由二進制機器編碼誤差造成的。

除了fmin_ncg必須提供梯度信息外，其他幾個函數(shù)的調用大同小異，完全類似。我們不妨做一個對比：

from scipy.optimize import fmin,fmin_powell,fmin_bfgs,fmin_cgdef myfunc(x):

return x**2-4*x+8

x0 = [1.3]

xopt1 = fmin(myfunc, x0)

print xopt1

print

xopt2 = fmin_powell(myfunc, x0)

print xopt2

print

xopt3 = fmin_bfgs(myfunc, x0)

print xopt3

print

xopt4 = fmin_cg(myfunc,x0)

print xopt4

給出的結果是：

Optimization terminated successfully.

Current function value: 4.000000

Iterations: 16

Function evaluations: 32

[ 2.00001953]

Optimization terminated successfully.

Current function value: 4.000000

Iterations: 2

Function evaluations: 53

1.99999999997

Optimization terminated successfully.

Current function value: 4.000000

Iterations: 2

Function evaluations: 12

Gradient evaluations: 4

[ 2.00000001]

Optimization terminated successfully.

Current function value: 4.000000

Iterations: 2

Function evaluations: 15

Gradient evaluations: 5

[ 2.]

我們可以根據(jù)給出的消息直觀的判斷算法的執(zhí)行情況。每一種算法數(shù)學上的問題，請自己看書學習。個人感覺，如果不是純研究數(shù)學的工作，沒必要搞清楚那些推導以及定理云云。不過，必須了解每一種算法的優(yōu)劣以及能力所及。在使用的時候，不妨多種算法都使用一下，看看效果分別如何，同時，還可以互相印證算法失效的問題。

在from scipy.optimize import fmin之后，就可以使用help(fmin)來查看fmin的幫助信息了。幫助信息中沒有例子，但是給出了每一個參數(shù)的含義說明，這是調用函數(shù)時候的最有價值參考。

有源碼研究癖好的，或者當你需要改進這些已經(jīng)實現(xiàn)的算法的時候，可能需要查看optimize中的每種算法的源代碼。在這里：https:/ / github. com/scipy/scipy/blob/master/scipy/optimize/optimize.py聰明的你肯定發(fā)現(xiàn)了，順著這個鏈接往上一級、再往上一級，你會找到scipy的幾乎所有源碼！

python擬合指數(shù)函數(shù)初始值如何設定

求擬合函數(shù)，首先要有因變量和自變量的一組測試或實驗數(shù)據(jù)，根據(jù)已知的曲線y=f(x)，擬合出Ex和En系數(shù)。當用擬合出的函數(shù)與實驗數(shù)據(jù)吻合程度愈高，說明擬合得到的Ex和En系數(shù)是合理的。吻合程度用相關系數(shù)來衡量，即R^2。首先，我們需要打開Python的shell工具，在shell當中新建一個對象member，對member進行賦值。 2、這里我們所創(chuàng)建的列表當中的元素均屬于字符串類型，同時我們也可以在列表當中創(chuàng)建數(shù)字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數(shù)對已經(jīng)創(chuàng)建的列表添加元素，具體如下圖所示，會自動在列表的最后的位置添加一個元素。 4、再來使用extend對來添加列表元素，如果是添加多個元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數(shù)添加列表元素，insert中有兩個參數(shù)，第一個參數(shù)即為插入的位置，第二個參數(shù)即為插入的元素。origin擬合中參數(shù)值是程序擬合的結果，自定義函數(shù)可以設置參數(shù)的初值，也可以不設定參數(shù)的初值。

一般而言，擬合結果不會因為初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，說明數(shù)據(jù)和函數(shù)不太匹配，需要對函數(shù)進行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關系。不同的初始值得出的系數(shù)是完全不一樣的。這要通過多次選擇和比較，才能得到較為合理的初值。一般的方法，可以通過隨機數(shù)并根據(jù)方程的特性來初選。

Python 中的函數(shù)擬合

很多業(yè)務場景中，我們希望通過一個特定的函數(shù)來擬合業(yè)務數(shù)據(jù)，以此來預測未來數(shù)據(jù)的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費變化等)

本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法：多項式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。

通過多項式擬合，我們只需要指定想要擬合的多項式的最高項次是多少即可。

運行結果：

對于自定義函數(shù)擬合，不僅可以用于直線、二次曲線、三次曲線的擬合，它可以適用于任意形式的曲線的擬合，只要定義好合適的曲線方程即可。

運行結果：

當前文章：python多維函數(shù)擬合 matlab擬合函數(shù)
路徑分享：http://chinadenli.net/article12/dooipgc.html

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