Python图像处理之直线和曲线的拟合与绘制【curve_fit()应用】
本文实例讲述了Python图像处理之直线和曲线的拟合与绘制。分享给大家供大家参考,具体如下:
在数据处理和绘图中,我们通常会遇到直线或曲线的拟合问题,python中scipy模块的子模块optimize中提供了一个专门用于曲线拟合的函数curve_fit()
。
下面通过示例来说明一下如何使用curve_fit()
进行直线和曲线的拟合与绘制。
代码如下:
# -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize #直线方程函数 def f_1(x, A, B): return A*x + B #二次曲线方程 def f_2(x, A, B, C): return A*x*x + B*x + C #三次曲线方程 def f_3(x, A, B, C, D): return A*x*x*x + B*x*x + C*x + D def plot_test(): plt.figure() #拟合点 x0 = [1, 2, 3, 4, 5] y0 = [1, 3, 8, 18, 36] #绘制散点 plt.scatter(x0[:], y0[:], 25, "red") #直线拟合与绘制 A1, B1 = optimize.curve_fit(f_1, x0, y0)[0] x1 = np.arange(0, 6, 0.01) y1 = A1*x1 + B1 plt.plot(x1, y1, "blue") #二次曲线拟合与绘制 A2, B2, C2 = optimize.curve_fit(f_2, x0, y0)[0] x2 = np.arange(0, 6, 0.01) y2 = A2*x2*x2 + B2*x2 + C2 plt.plot(x2, y2, "green") #三次曲线拟合与绘制 A3, B3, C3, D3= optimize.curve_fit(f_3, x0, y0)[0] x3 = np.arange(0, 6, 0.01) y3 = A3*x3*x3*x3 + B3*x3*x3 + C3*x3 + D3 plt.plot(x3, y3, "purple") plt.title("www.jb51.net test") plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() return plot_test()
拟合和绘制解果如下:
当然,curve_fit()
函数不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合和绘制,仿照代码中的形式,可以适用于任意形式的曲线的拟合和绘制,只要定义好合适的曲线方程即可。
如高斯曲线拟合,曲线函数形式如下:
def f_gauss(x, A, B, C, sigma): return A*np.exp(-(x-B)**2/(2*sigma**2)) + C
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。
相关文章
使用scrapy ImagesPipeline爬取图片资源的示例代码
这篇文章主要介绍了使用scrapy ImagesPipeline爬取图片资源的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-09-09Python面向对象类编写细节分析【类,方法,继承,超类,接口等】
这篇文章主要介绍了Python面向对象类编写细节,较为详细的分析了Python面向对象程序设计中类,方法,继承,超类,接口等相关概念、使用技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下2019-01-01python调用java模块SmartXLS和jpype修改excel文件的方法
这篇文章主要介绍了python调用java模块SmartXLS和jpype修改excel文件的方法,涉及Python调用java模块的相关技巧,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下2015-04-04
最新评论