生意参谋指数之指数推理原值

生意参谋指数是通过函数将原值进行一次换算，他的正向函数是这样的：
y = (10ln(x+1)+30)x^0.5
现在正向函数知道求反函数问题不是就解决了吗？？？

发现这个真不好求好吧，好求得话淘宝就不会花大价钱搞这个了，不能求那怎么办，只能去拟合一个函数出来咯[抠鼻.jpg]，话不多说，代码搞起来，数据得话可以用正向函数来收集，收集完用多项式拟合一个函数出来！！！
到这我只想说大哥你太天真了（天真三连），拟合出来发现差值太多了不能用

那怎办呢，拟合结果又不能用，难道就没办法了吗？
有，当然有！！
全部数据难拟合，分段呢？（咳咳，点到为止哈，我害怕警察叔叔找我）
下面小放一波点点代码，这是不全的代码哈

def function(x):if x < 0:return 0# 0-1kelif x < 3133:y1 = 2.834e-19*x**6 - 3.307e-15 ...return y1 if y1 > 0 else 0# 1k-10kelif x < 12210.4:y2 = 1.177e-22*x**6 - 6.974e-18 ...return y2 if y2 > 0 else 0# 10k-5w...

我这样拟合出来的结果与真实值相差不会大于10，千万级别的数据也是可以的。
拟合用的是numpy的polyfit和poly1d函数，刚数据较小的时候poly1d函数得出的多项式函数误差很小，数据大了之后误差能到几百，我就不明白为啥差别这么大，拟合的时候mse误差都很小的，出来结果就差别有点大，找了资料才知道poly1d得出的多项式的系数它会保留前几位其他的四舍五入了，所以数据较大的时候差别有些大，那找出原始系数就好了，打印polyfit函数的结果就是完整系数。。。。

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