Python 中的函數擬合

很多業務場景中，我們希望通過一個特定的函數來擬合業務數據，以此來預測未來數據的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費變化等)

發展壯大離不開廣大客戶長期以來的信賴與支持，我們將始終秉承“誠信為本、服務至上”的服務理念，堅持“二合一”的優良服務模式，真誠服務每家企業，認真做好每個細節，不斷完善自我，成就企業，實現共贏。行業涉及成都被動防護網等，在成都網站建設、全網整合營銷推廣、WAP手機網站、VI設計、軟件開發等項目上具有豐富的設計經驗。

本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法：多項式擬合 和 自定義函數擬合。

通過多項式擬合，我們只需要指定想要擬合的多項式的最高項次是多少即可。

運行結果：

對于自定義函數擬合，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。

運行結果：

怎么在python中定義指數函數

您可以直接調用

import math

math.pow( 2, x )

或者

import math

def zhishu(x):

return math.pow(2, x)

Python 怎么用曲線擬合數據

Python中利用guiqwt進行曲線數據擬合。

示例程序：

圖形界面如下：

python怎么表示指數？

其中有兩個非常漂亮的指數函數圖就是用python的matplotlib畫出來的。這一期，我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數函數。

圖 1 a1圖 1 a1

我們知道當0 ，指數函數 是單調遞減的，當a1 時，指數函數是單調遞增的。所以我們首先要定義出指數函數，將a值做不同初始化

import math

...

def exponential_func(x, a): #定義指數函數

y=math.pow(a, x)

return y

然后，利用numpy構造出自變量，利用上面定義的指數函數來計算出因變量

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數值

有了自變量和因變量的一些散點，那么就可以模擬我們平時畫函數操作——描點繪圖，利用下面代碼就可以實現

import math

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導入坐標軸加工模塊

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫布

ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創建一個繪圖區對象ax

fig.add_axes(ax) #將繪圖區對象添加到畫布中

def exponential_func(x, a=2): #定義指數函數

y=math.pow(a, x)

return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數值

ax.plot(X, Y) #繪制指數函數

plt.show()

圖 2 a=2

圖2雖簡單，但麻雀雖小五臟俱全，指數函數該有都有，接下來是如何讓其看起來像我們在作圖紙上面畫的那么美觀，這里重點介紹axisartist 坐標軸加工類，在的時候我們已經用過了，這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來將坐標軸好好打扮一番。

圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp

網站名稱：python擬合指數函數,python求擬合函數
標題URL：http://vcdvsql.cn/article12/dsiejdc.html

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