【原】python最小二乘

博客展示了使用Python进行最小二乘法拟合的代码。通过导入numpy和scipy.optimize库,定义采样点,编写需要拟合的函数及误差函数,最后使用leastsq函数进行拟合,得到拟合参数k1、k2和b。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq
 
###采样点(Xi,Yi)###
Xi=np.array([8.19,2.72,6.39,8.71,4.7,2.66,3.78])
Yi=np.array([7.01,2.78,6.47,6.71,4.1,4.23,4.05])
 
###需要拟合的函数func及误差error###
def func(p, x, y):
    k1, k2, b=p
    return k1 * x + k2 * y + b
 
def error(p,x,y,z):
    return z - func(p, x, y) #x、y都是列表,故返回值也是个列表
 
#TEST
p0=[100,2, 1]
#print( error(p0,Xi,Yi) )
 
###主函数从此开始###
s="Test the number of iteration" #试验最小二乘法函数leastsq得调用几次error函数才能找到使得均方误差之和最小的k、b
Para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi, Zi)) #把error函数中除了p以外的参数打包到args中
k1, k2, b=Para[0]
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