python三维曲面公式拟合_Python三维多项式曲面拟合，顺序依赖

Griddata使用样条曲线拟合。三阶样条曲线和三阶多项式不一样(相反，它在每个点上都是不同的三阶多项式)。

如果你只想把一个2D，3阶多项式拟合到你的数据中，那么就用数据点的all来估计16个系数。import itertools

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def main():

# Generate Data...

numdata = 100

x = np.random.random(numdata)

y = np.random.random(numdata)

z = x**2 + y**2 + 3*x**3 + y + np.random.random(numdata)

# Fit a 3rd order, 2d polynomial

m = polyfit2d(x,y,z)

# Evaluate it on a grid...

nx, ny = 20, 20

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x.min(), x.max(), nx),

np.linspace(y.min(), y.max(), ny))

zz = polyval2d(xx, yy, m)

# Plot

plt.imshow(zz, extent=(x.min(), y.max(), x.max(), y.min()))

plt.scatter(x, y, c=z)

plt.show()

def polyfit2d(x, y, z, order=3):

ncols &#

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