Python线性拟合实现函数与用法示例

更新时间：2018年12月13日 11:58:56 作者：hellBaron

这篇文章主要介绍了Python线性拟合实现函数与用法,结合实例形式分析了Python使用线性拟合算法与不使用线性拟合算法的相关算法操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python线性拟合实现函数与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

1. 参考别人写的：

#-*- coding:utf-8 -*-
import math
import matplotlib.pyplot as plt
def linefit(x , y):
  N = float(len(x))
  sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0
  for i in range(0,int(N)):
    sx += x[i]
    sy += y[i]
    sxx += x[i]*x[i]
    syy += y[i]*y[i]
    sxy += x[i]*y[i]
  a = (sy*sx/N -sxy)/( sx*sx/N -sxx)
  b = (sy - a*sx)/N
  r = abs(sy*sx/N-sxy)/math.sqrt((sxx-sx*sx/N)*(syy-sy*sy/N))
  return a,b,r
if __name__ == '__main__':
  x=[ 1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6]
  y=[ 2.5 ,3.51 ,4.45 ,5.52 ,6.47 ,7.51]
  a,b,r=linefit(x,y)
  print("X=",x)
  print("Y=",y)
  print("拟合结果: y = %10.5f x + %10.5f , r=%10.5f" % (a,b,r) )
  plt.plot(x, y, "r:", linewidth=2)
  plt.grid(True)
  plt.show()

显示图像如下：

2. 不用拟合，直接显示一个一元函数

#-*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
f = lambda x:5*x+4
tx = np.linspace(0,10,50)
print tx
plt.plot(tx, f(tx), "r-", linewidth=2)
plt.grid(True)
plt.show()

运行结果：

PS：这里再为大家推荐两款相似的在线工具供大家参考：

在线多项式曲线及曲线函数拟合工具：
http://tools.jb51.net/jisuanqi/create_fun

在线绘制多项式/函数曲线图形工具：
http://tools.jb51.net/jisuanqi/fun_draw

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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