python如何拟合曲线,python拟合曲线误差分析

　　本文主要介绍使用scipy进行Python曲线拟合的相关信息。Scipy优化和拟合使用优化模块，该模块为函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找方程的根提供了有用的算法。有需要的可以参考一下。

　　00-1010简介曲线拟合总结

　　我们已经知道自变量(X)和因变量(Y)之间的关系，但是不知道参数。通过计算来自观测值的参数，我们可以计算自变量和因变量之间的关系。采用通用函数逼近器的神经网络对曲线进行拟合。通过定义代价函数，利用已有观测值的输入值计算预测值，进而计算预测值与观测值输出值的差距。为了通过反向传播计算神经网络的参数，我们主要讨论它。

导读

　　曲线拟合也可以分为两种情况，第一种是无约束的曲线拟合，第二种是有约束的曲线拟合。Scipy提供curve_fit函数使用非线性最小二乘法拟合无约束曲线，提供最小二乘法函数拟合有约束曲线。

　　无约束曲线拟合

　　带约束的曲线拟合在求解曲线参数时，有时会对参数的边界做一些限制。下面是在限制参数的边界时如何解决问题。我们使用jac矩阵结合最小二乘法来计算曲线的参数。

　　将numpy作为np导入

　　来自scipy.optimize导入最小二乘法

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　def型号(x，u):

　　定义拟合曲线。

　　:param x:输入值参数

　　:param u:输入值函数的参数

　　:返回：返回值因变量

　　return x[0]*(u * * 2 x[1]* u)/(u * * 2 x[2]* u x[3])

　　定义fun(x，u，y):

　　返回模型(x，u) - y

　　定义jac(x，u，y):

　　J=np.empty((u.size，x.size))

　　den=u ** 2 x[2] * u x[3]

　　num=u ** 2 x[1] * u

　　J[:0]=数字/密度

　　J[:1]=x[0] * u/den

　　J[:2]=-x[0] * num * u/den ** 2

　　J[:3]=-x[0] * num/den ** 2

　　返回J

　　#输入值参数

　　u=np.array([4.0，2.0，1.0，5.0e-1，2.5e-1，1.67e-1，1.25e-1，1.0e-1，

　　8.33e-2、7.14e-2、6.25e-2])

　　#输入因变量的值

　　y=np.array([1.957e-1，1.947e-1，1.735e-1，1.6e-1，8.44e-2，6.27e-2，

　　4.56e-2，3.42e-2，3.23e-2，2.35e-2，2.46e-2])

　　#函数的参数

　　x0=np.array([2.5，3.9，4.15，3.9])

　　#利用jac矩阵结合最小二乘法计算曲线的参数，并将参数值设置在(0，100)之间

　　res=最小平方(fun，x0，jac=jac，bounds=(0，100)，args=(u，y)，verbose=1)

　　#需要预期值输入值

　　u_test=np.linspace(0，5)

　　#使用计算的曲线参数计算预测值。

　　y_test=model(res.x，u_test)

　　plt.plot(u，y， o ，markersize=4，label=data )

　　plt.plot(u_test，y_test，label=拟合模型)

　　plt.xlabel(u )

　　plt.ylabel(y )

　　plt.legend(loc=右下角)

　　plt.show()

曲线拟合

　　关于Python用scipy进行曲线拟合的这篇文章到此为止。关于Pythonscipy曲线拟合的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！

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