scipy的optimize工具箱中有拟合函数可以使用
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或者用sm的OSL进行拟合
具体搜一下教程
首先分两种情况:
1.交互窗口处执行:这个时候由于python的强制缩进,因此想要结束函数的定义只需要按两下enter即可。
2.在.py文件中编写,结束函数只需要不再缩进即可
调用函数方法相同,把函数名及参数写上就可以了,如果有返回值可以
r=functionA(var1)
附:测试代码(python3运行通过)
# -*- coding:utf-8 -*-
#author:zfxcx
def pt():
print("hello")
pt()
求拟合函数,首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据,根据已知的曲线y=f(x),拟合出Ex和En系数。当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高,说明拟合得到的Ex和En系数是合理的。吻合程度用相关系数来衡量,即R^2。首先,我们需要打开Python的shell工具,在shell当中新建一个对象member,对member进行赋值。 2、这里我们所创建的列表当中的元素均属于字符串类型,同时我们也可以在列表当中创建数字以及混合类型的元素。 3、先来使用append函数对已经创建的列表添加元素,具体如下图所示,会自动在列表的最后的位置添加一个元素。 4、再来使用extend对来添加列表元素,如果是添加多个元素,需要使用列表的形式。 5、使用insert函数添加列表元素,insert中有两个参数,第一个参数即为插入的位置,第二个参数即为插入的元素。origin拟合中参数值是程序拟合的结果,自定义函数可以设置参数的初值,也可以不设定参数的初值。
一般而言,拟合结果不会因为初值的不同而有太大的偏差,如果偏差很大,说明数据和函数不太匹配,需要对函数进行改正。X0的迭代初始值选择与求解方程,有着密切的关系。不同的初始值得出的系数是完全不一样的。这要通过多次选择和比较,才能得到较为合理的初值。一般的方法,可以通过随机数并根据方程的特性来初选。
很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)
本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合。
通过多项式拟合,我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。
运行结果:
对于自定义函数拟合,不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合,它可以适用于任意形式的曲线的拟合,只要定义好合适的曲线方程即可。
运行结果:
文章题目:python拟合多个函数,python数据拟合方法
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