资源下载 - 从此开始!

下载我_精品源码软件教程资源网

您的位置:首页 > 网络学院 > 正文

Python基于最小二乘法实现曲线拟合示例

2018-06-25 15:45 来源:未知 编辑:admin

本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合。分享给大家供大家参考,具体如下:

这里不手动实现最小二乘,调用scipy库中实现好的相关优化函数。

考虑如下的含有4个参数的函数式:

Python基于最小二乘法实现曲线拟合示例

构造数据

import numpy as np
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt
def logistic4(x, A, B, C, D):
  return (A-D)/(1+(x/C)**B)+D
def residuals(p, y, x):
  A, B, C, D = p
  return y - logisctic4(x, A, B, C, D)
def peval(x, p):
  A, B, C, D = p
  return logistic4(x, A, B, C, D)
A, B, C, D = .5, 2.5, 8, 7.3
x = np.linspace(0, 20, 20)
y_true = logistic4(x, A, B, C, D)
y_meas = y_true + 0.2 * np.random.randn(len(y_true))

调用工具箱函数,进行优化

p0 = [1/2]*4
plesq = optimize.leastsq(residuals, p0, args=(y_meas, x))
            # leastsq函数的功能其实是根据误差(y_meas-y_true)
            # 估计模型(也即函数)的参数

绘图

plt.figure(figsize=(6, 4.5))
plt.plot(x, peval(x, plesq[0]), x, y_meas, 'o', x, y_true)
plt.legend(['Fit', 'Noisy', 'True'], loc='upper left')
plt.title('least square for the noisy data (measurements)')
for i, (param, true, est) in enumerate(zip('ABCD', [A, B, C, D], plesq[0])):
  plt.text(11, 2-i*.5, '{} = {:.2f}, est({:.2f}) = {:.2f}'.format(param, true, param, est))
plt.savefig('./logisitic.png')
plt.show()

Python基于最小二乘法实现曲线拟合示例

打赏一下,我们会为大家提供更多优质资源!

相关文章,95%的人会看!{有内幕、有真相...}

看过本文的人还看过

关闭

微信扫一扫

站长微信账号