最小二乘拟合(scipy实现)

本文介绍了如何使用Scipy库中的`leastsq`函数进行最小二乘法拟合,通过示例展示了对正弦函数的拟合过程,揭示了拟合参数与实际数据的一致性。

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Scipy库在numpy库基础上增加了众多数学,科学及工程计算中常用库函数。如线性代数,常微分方程数值求解,信号处理,图像处理,稀疏矩阵等。

如下理解通过Scipy进行最小二乘法拟合运算

最小二乘拟合(optimize子函数)

from scipy.optimize import leastsq 

optimize函数含有实现最小二乘法的函数 leastsq,

如下通过对正弦函数的拟合,求得最小二乘拟合参数。func三参数A,k,theta分别表示对应振幅,频率,相角。

 

import  numpy as np 
from scipy.optimize import leastsq
import pylab as pl 
from pylab import mpl
mpl.r
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