python对数据的简单回归

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

In [3]:

def f(x):
    return np.sin(x)+0.5*x

In [4]:

x=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,50)

In [7]:

plt.plot(x,f(x),'b')
plt.grid(True)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x)')

Out[7]:

Text(0,0.5,'f(x)')

In [8]:

reg=np.polyfit(x,f(x),deg=1)
print(reg)

[ 4.28841952e-01 -5.29906205e-17]

In [10]:

ry=np.polyval(reg,x)

In [11]:

plt.plot(x,f(x),'b',label='f(x)')
plt.plot(x,ry,'r.',label='val')
plt.legend(loc=0)
plt.grid(True)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x)')

Out[11]:

Text(0,0.5,'f(x)')

In [19]:

reg=np.polyfit(x,f(x),deg=5)
ry=np.polyval(reg,x)
plt.plot(x,f(x),'b',label='f(x)')
plt.plot(x,ry,'r.',label='val')
plt.legend(loc=0)
plt.grid(True)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x)')

Out[19]:

Text(0,0.5,'f(x)')