python二元多次函数拟合_Python实现的拟合二元一次函数功能示例【基于scipy模块】...

本文实例讲述了Python实现的拟合二元一次函数功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

背景：

使用scipy拟合一元二次函数。

参考：

HYRY Studio-《用Python做科学计算》

代码：

# -*- coding:utf-8 -*-

#! python3

import numpy as np

from scipy.optimize import leastsq

import pylab as pl

def func(x,p):

"""

数组拟合函数

"""

A,k,theta = p

return A*(x-k)**2+theta

def residuals(p,y,x):

"""

残差

"""

return y-func(x,p)

x = np.linspace(0,2,100)

A,k,theta = 10.,1,2. #真实数据参数

y0 = func(x,[A,k,theta]) #真实数据

y1 = y0 + 2 * np.random.randn(len(x)) #加入噪声序列

p0 = [7.,0.2,1.]

plsq = leastsq(residuals,p0,args = (y1,x))

print("真实参数:",[A,k,theta])

print("拟合参数:",plsq[0]) #试验数据拟合后的参数

pl.plot(x,y0,label = "real")

pl.plot(x,y1,label = "real+noise")

pl.plot(x,func(x,plsq[0]),label = "fitting")

pl.legend()

pl.show()

结果：

(貌似这里的求解方法用了智能算法，因为每次的结果都有细小差异。具体资料没见到，以后有精力再找)

真实参数: [10.0, 1, 2.0]

拟合参数: [ 10.83391995 0.98950039 1.63356065]

PS：这里再为大家推荐两款相似的在线工具供大家参考：

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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