最小二乘法的思路

也可以将矩阵拆开来看

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dclass Plane_fitting:def _init__(self):self.X = []     #数据点x轴信息self.Y = []     #数据点y轴信息self.Z = []     #数据点z轴信息self.A = None   self.B = Noneself.coffe = Nonedef data_generate(self,a,b,c):self.X = np.random.uniform(-10, 10, size=100)self.Y = np.random.uniform(-10, 10, size=100)self.Z = (a * self.X + b * self.Y + c) + np.random.normal(-1, 1, size=100)def get_matA(self):self.A = np.ones((len(self.X),3))self.A[:,0] = self.Xself.A[:,1] = self.Ydef get_matB(self):self.B = np.ones((len(self.X),1))self.B = self.Zdef get_coffe(self):self.get_matA()self.get_matB()self.coffe = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(self.A.T,self.A)),self.A.T),self.B)print("平面拟合结果为：z = {}* x + {}* y + {}".format(self.coffe[0],self.coffe[1],self.coffe[2]))def show_res(self):fig1 = plt.figure()ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d')ax1.set_xlabel("x")ax1.set_ylabel("y")ax1.set_zlabel("z")ax1.scatter(self.X,self.Y,self.Z,c='r',marker='o')x_p = np.linspace(-10, 10, 100)y_p = np.linspace(-10, 10, 100)x_p, y_p = np.meshgrid(x_p, y_p)z_p = self.coffe[0] * x_p + self.coffe[1] * y_p + self.coffe[2]ax1.plot_wireframe(x_p, y_p, z_p, rstride=10, cstride=10)plt.show()def main(self):self.data_generate(2,5,6)self.get_coffe()self.show_res()if  __name__== '__main__':PF = Plane_fitting()PF.main()

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