多项式拟合

最新推荐文章于 2023-05-31 11:07:06 发布

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这篇博客展示了如何使用Python中的`scipy.optimize.curve_fit`进行数据拟合，以及利用`matplotlib`库绘制数据点和拟合曲线。作者通过读取Excel文件中的数据，进行了7次多项式拟合，并生成了趋势图，强调了数据可视化在理解复杂关系中的作用。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.read_excel('D:/CPO/BEV残值逻辑修改/TP超参数.xlsx')

在这里插入图片描述

x=df.TP_2.values
y=df.CS_2.values
z1 = np.polyfit(x, y, 7)
p1 = np.poly1d(z1)
list(p1)

在这里插入图片描述

# 画趋势图
yvals=p1(x)#也可以使用yvals=np.polyval(z1,x)
plot1=plt.plot(x, y, '*',label='original values')
plot2=plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
# plt.legend(loc=4)#指定legend的位置,读者可以自己help它的用法
plt.title('polyfitting')
plt.show()

在这里插入图片描述