最小二乘法函数leastsq()的简单介绍

本文简要介绍了Scipy的optimize模块中的leastsq()函数,该函数用于数据拟合。详细讲解了leastsq()的参数,包括误差函数func、初始参数x0和数据点args。同时提到了np.polyld()函数在生成多项式中的应用。

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

leastsq()函数位于Scipy的optimize模块中,利用leastsq()函数可以对数据进行拟合。

leastsq()函数的参数:

leastsq(func,x0,args=()…),其中常用的是前三个参数。

参数的介绍:
p_init = np.random.rand(M + 1) # M:多项式的次数
p_lsq = leastsq(loss_function, p_init, args=(x,y))# y是加上正
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值