首先分兩種情況:
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1.交互窗口處執(zhí)行:這個(gè)時(shí)候由于python的強(qiáng)制縮進(jìn),因此想要結(jié)束函數(shù)的定義只需要按兩下enter即可。
2.在.py文件中編寫,結(jié)束函數(shù)只需要不再縮進(jìn)即可
調(diào)用函數(shù)方法相同,把函數(shù)名及參數(shù)寫上就可以了,如果有返回值可以
r=functionA(var1)
附:測(cè)試代碼(python3運(yùn)行通過(guò))
# -*- coding:utf-8 -*-
#author:zfxcx
def pt():
print("hello")
pt()
在函數(shù)擬合中,如果用p表示函數(shù)中需要確定的參數(shù),那么目標(biāo)就是找到一組p,使得下面函數(shù)S的值最?。?/p>
這種算法稱為最小二乘法擬合。Python的Scipy數(shù)值計(jì)算庫(kù)中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數(shù),可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘擬合計(jì)算。
此處利用該函數(shù)對(duì)一段弧線使用圓方程進(jìn)行了擬合,并通過(guò)Matplotlib模塊進(jìn)行了作圖,程序內(nèi)容如下:
Python的使用中需要導(dǎo)入相應(yīng)的模塊,此處首先用 import 語(yǔ)句
分別導(dǎo)入了numpy, leastsq與pylab模塊,其中numpy模塊常用用與數(shù)組類型的建立,讀入等過(guò)程。leastsq則為最小二乘法擬合函數(shù)。pylab是繪圖模塊。
接下來(lái)我們需要讀入需要進(jìn)行擬合的數(shù)據(jù),這里使用了 numpy.loadtxt() 函數(shù):
其參數(shù)有:
進(jìn)行擬合時(shí),首先我們需要定義一個(gè)目標(biāo)函數(shù)。對(duì)于圓的方程,我們需要圓心坐標(biāo)(a,b)以及半徑r三個(gè)參數(shù),方便起見用p來(lái)存儲(chǔ):
緊接著就可以進(jìn)行擬合了, leastsq() 函數(shù)需要至少提供擬合的函數(shù)名與參數(shù)的初始值:
返回的結(jié)果為一數(shù)組,分別為擬合得到的參數(shù)與其誤差值等,這里只取擬合參數(shù)值。
leastsq() 的參數(shù)具體有:
輸出選項(xiàng)有:
最后我們可以將原數(shù)據(jù)與擬合結(jié)果一同做成線狀圖,可采用 pylab.plot() 函數(shù):
pylab.plot() 函數(shù)需提供兩列數(shù)組作為輸入,其他參數(shù)可調(diào)控線條顏色,形狀,粗細(xì)以及對(duì)應(yīng)名稱等性質(zhì)。視需求而定,此處不做詳解。
pylab.legend() 函數(shù)可以調(diào)控圖像標(biāo)簽的位置,有無(wú)邊框等性質(zhì)。
pylab.annotate() 函數(shù)設(shè)置注釋,需至少提供注釋內(nèi)容與放置位置坐標(biāo)的參數(shù)。
pylab.show() 函數(shù)用于顯示圖像。
最終結(jié)果如下圖所示:
用Python作科學(xué)計(jì)算
numpy.loadtxt
scipy.optimize.leastsq
很多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,我們希望通過(guò)一個(gè)特定的函數(shù)來(lái)擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),以此來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。(比如用戶的留存變化、付費(fèi)變化等)
本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法:多項(xiàng)式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。
通過(guò)多項(xiàng)式擬合,我們只需要指定想要擬合的多項(xiàng)式的最高項(xiàng)次是多少即可。
運(yùn)行結(jié)果:
對(duì)于自定義函數(shù)擬合,不僅可以用于直線、二次曲線、三次曲線的擬合,它可以適用于任意形式的曲線的擬合,只要定義好合適的曲線方程即可。
運(yùn)行結(jié)果:
網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題:python訓(xùn)練擬合函數(shù) python對(duì)數(shù)擬合
分享路徑:http://jinyejixie.com/article28/dochccp.html
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