【轉(zhuǎn)】指數(shù)、冪函數(shù)擬合

轉(zhuǎn)自： python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit

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1、一次二次多項(xiàng)式擬合

一次二次比較簡(jiǎn)單，直接使用numpy中的函數(shù)即可，polyfit(x, y, degree)。

2、指數(shù)冪數(shù)擬合curve_fit

使用scipy.optimize 中的curve_fit，冪數(shù)擬合例子如下：

下面是指數(shù)擬合例子：

Python 中的函數(shù)擬合

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(hù)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(xiàn)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(xiàn)、二次曲線(xiàn)、三次曲線(xiàn)的擬合，它可以適用于任意形式的曲線(xiàn)的擬合，只要定義好合適的曲線(xiàn)方程即可。

運(yùn)行結(jié)果：

python擬合指數(shù)函數(shù)初始值如何設(shè)定

求擬合函數(shù)，首先要有因變量和自變量的一組測(cè)試或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)，根據(jù)已知的曲線(xiàn)y=f(x)，擬合出Ex和En系數(shù)。當(dāng)用擬合出的函數(shù)與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合程度愈高，說(shuō)明擬合得到的Ex和En系數(shù)是合理的。吻合程度用相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量，即R^2。首先，我們需要打開(kāi)Python的shell工具，在shell當(dāng)中新建一個(gè)對(duì)象member，對(duì)member進(jìn)行賦值。 2、這里我們所創(chuàng)建的列表當(dāng)中的元素均屬于字符串類(lèi)型，同時(shí)我們也可以在列表當(dāng)中創(chuàng)建數(shù)字以及混合類(lèi)型的元素。 3、先來(lái)使用append函數(shù)對(duì)已經(jīng)創(chuàng)建的列表添加元素，具體如下圖所示，會(huì)自動(dòng)在列表的最后的位置添加一個(gè)元素。 4、再來(lái)使用extend對(duì)來(lái)添加列表元素，如果是添加多個(gè)元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數(shù)添加列表元素，insert中有兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)即為插入的位置，第二個(gè)參數(shù)即為插入的元素。origin擬合中參數(shù)值是程序擬合的結(jié)果，自定義函數(shù)可以設(shè)置參數(shù)的初值，也可以不設(shè)定參數(shù)的初值。

一般而言，擬合結(jié)果不會(huì)因?yàn)槌踔档牟煌刑蟮钠睿绻詈艽?，說(shuō)明數(shù)據(jù)和函數(shù)不太匹配，需要對(duì)函數(shù)進(jìn)行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關(guān)系。不同的初始值得出的系數(shù)是完全不一樣的。這要通過(guò)多次選擇和比較，才能得到較為合理的初值。一般的方法，可以通過(guò)隨機(jī)數(shù)并根據(jù)方程的特性來(lái)初選。

網(wǎng)站標(biāo)題：python擬合冪函數(shù) python求擬合函數(shù)
本文網(wǎng)址：http://jinyejixie.com/article36/dochssg.html

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