进阶的阿牛哥之给数据添加趋势线

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Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。scipy.optimize中有curve_fit方法可以拟合自定义的曲线，如指数函数拟合，幂指函数拟合和多项式拟合，下面导入相应的包进行拟合的一个小例子：
'''from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd#自定义需要拟合的函数
# =============================================================================
# 指数函数拟合
# =============================================================================
def func(x, a, b ):return a*np.exp(-b * x)+1/150# =============================================================================
# 幂指数函数拟合
# =============================================================================
def func2(x, a, b ):return x**a +b# =============================================================================
# 多项式函数拟合
# =============================================================================
def func3(x, a, b, c ):return a*x**2+ b*x +c #进行拟合并画出相应曲线
if __name__=='__main__':xdata=[2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020]ydata =[0.9612,1.241,2.082,2.78,3.498,4.466,5.626,7.742,7.478]#画出真实数据plt.plot(xdata,ydata,'b-')#指数函数拟合popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)#popt数组中，三个值分别是待求参数a,b,c#预测值y_pred = [func(i, popt[0],popt[1]) for i in xdata]#画图plt.plot(xdata,y_pred,'r--')print(popt)#输出R方from sklearn.metrics import r2_scorer2 = r2_score(ydata , y_pred )print('指数函数拟合R方为:',r2)#幂指数函数拟合popt, pcov = curve_fit(func2, xdata, ydata)#popt数组中，三个值分别是待求参数a,b,cy_pred2 = [func2(i, popt[0],popt[1]) for i in xdata]#画图plt.plot(xdata,y_pred2,'g--')print(popt)#输出R方from sklearn.metrics import r2_scorer2 = r2_score(ydata , y_pred2 )print('幂指数函数拟合:',r2)#多项式拟合popt, pcov = curve_fit(func3, xdata, ydata)#popt数组中，三个值分别是待求参数a,b,cy_pred3 = [func3(i, popt[0],popt[1],popt[2]) for i in xdata]#画图plt.plot(xdata,y_pred3,'y-')print(popt)#输出R方from sklearn.metrics import r2_scorer2 = r2_score(ydata , y_pred3 )print('多项式拟合R方为:',r2)#添加图例plt.legend(['原始数据','指数函数拟合','幂指数函数拟合','多项式拟合']) plt.show()

结果：

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