python隱函數(shù)擬合 python 隱函數(shù)作圖

python擬合指數(shù)函數(shù)初始值如何設(shè)定

求擬合函數(shù)，首先要有因變量和自變量的一組測試或?qū)嶒灁?shù)據(jù)，根據(jù)已知的曲線y=f(x)，擬合出Ex和En系數(shù)。當(dāng)用擬合出的函數(shù)與實驗數(shù)據(jù)吻合程度愈高，說明擬合得到的Ex和En系數(shù)是合理的。吻合程度用相關(guān)系數(shù)來衡量，即R^2。首先，我們需要打開Python的shell工具，在shell當(dāng)中新建一個對象member，對member進(jìn)行賦值。 2、這里我們所創(chuàng)建的列表當(dāng)中的元素均屬于字符串類型，同時我們也可以在列表當(dāng)中創(chuàng)建數(shù)字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數(shù)對已經(jīng)創(chuàng)建的列表添加元素，具體如下圖所示，會自動在列表的最后的位置添加一個元素。 4、再來使用extend對來添加列表元素，如果是添加多個元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數(shù)添加列表元素，insert中有兩個參數(shù)，第一個參數(shù)即為插入的位置，第二個參數(shù)即為插入的元素。origin擬合中參數(shù)值是程序擬合的結(jié)果，自定義函數(shù)可以設(shè)置參數(shù)的初值，也可以不設(shè)定參數(shù)的初值。

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一般而言，擬合結(jié)果不會因為初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，說明數(shù)據(jù)和函數(shù)不太匹配，需要對函數(shù)進(jìn)行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關(guān)系。不同的初始值得出的系數(shù)是完全不一樣的。這要通過多次選擇和比較，才能得到較為合理的初值。一般的方法，可以通過隨機(jī)數(shù)并根據(jù)方程的特性來初選。

python擬合圓如何設(shè)置擬合精度

OpenCV曲線擬合與圓擬合

使用OpenCV做圖像處理與分析的時候，經(jīng)常會遇到需要進(jìn)行曲線擬合與圓擬合的場景，很多OpenCV開發(fā)者對此卻是一籌莫展，其實OpenCV中是有現(xiàn)成的函數(shù)來實現(xiàn)圓擬合與直線擬合的，而且還會告訴你擬合的圓的半徑是多少，簡直是超級方便，另外一個常用到的場景就是曲線擬合，常見的是基于多項式擬合，可以根據(jù)設(shè)定的多項式冪次生成多項式方程，然后根據(jù)方程進(jìn)行一系列的點生成，形成完整的曲線，這個車道線檢測，輪廓曲線擬合等場景下特別有用。下面就通過兩個簡單的例子來分別學(xué)習(xí)一下曲線擬合與圓擬合的應(yīng)用。

一：曲線擬合與應(yīng)用

基于Numpy包的polyfit函數(shù)實現(xiàn)，其支持的三個參數(shù)分別是x點集合、y點集合，以及多項式的冪次。得到多項式方程以后，就可以完整擬合曲線，圖中有如下四個點：

?

調(diào)用polyfit生成的二階多項式如下：

?

擬合結(jié)果如下：

?

使用三階多項式擬合，調(diào)用polyfit生成的多項式方程如下：

?

生成的擬合曲線如下：

?

使用polyfit進(jìn)行曲線擬合時候需要注意的是，多項式的冪次最大是數(shù)據(jù)點數(shù)目N - 1冪次多項式，比如有4個點，最多生成3階多項式擬合。上述演示的完整代碼實現(xiàn)如下：

def circle_fitness_demo():

image = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8)

x = np.array([30, 50, 100, 120])

y = np.array([100, 150, 240, 200])

for i in range(len(x)):

cv.circle(image, (x[i], y[i]), 3, (255, 0, 0), -1, 8, 0)

cv.imwrite("D:/curve.png", image)

poly = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 3))

print(poly)

for t in range(30, 250, 1):

y_ = np.int(poly(t))

cv.circle(image, (t, y_), 1, (0, 0, 255), 1, 8, 0)

cv.imshow("fit curve", image)

cv.imwrite("D:/fitcurve.png", image)

二：圓擬合與應(yīng)用

圓的擬合是基于輪廓發(fā)現(xiàn)的結(jié)果，對發(fā)現(xiàn)的近似圓的輪廓，通過圓擬合可以得到比較好的顯示效果，輪廓發(fā)現(xiàn)與擬合的API分別為findContours與fitEllipse，

有圖像如下：

?

使用輪廓發(fā)現(xiàn)與圓擬合處理結(jié)果如下：

?

紅色表示擬合的圓，藍(lán)色是圓的中心位置

上述完整的演示代碼如下：

def circle_fitness_demo():

src = cv.imread("D:/javaopencv/c2.png")

cv.imshow("input", src)

src = cv.GaussianBlur(src, (3, 3), 0)

gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)

ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

cv.imshow("binary", binary)

image, contours, hierachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for i in range(len(contours)):

rrt = cv.fitEllipse(contours[i])

cv.ellipse(src, rrt, (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)

x, y = rrt[0]

cv.circle(src, (np.int(x), np.int(y)), 4, (255, 0, 0), -1, 8, 0)

cv.imshow("fit circle", src)

cv.imwrite("D:/fitcircle.png", src)

吾心信其可行，則移山填海之難，終有成功之日；

吾心信其不可行，則反掌折枝之易，亦無收效之期也

Python最小二乘法擬合與作圖

在函數(shù)擬合中，如果用p表示函數(shù)中需要確定的參數(shù)，那么目標(biāo)就是找到一組p，使得下面函數(shù)S的值最?。?/p>

這種算法稱為最小二乘法擬合。Python的Scipy數(shù)值計算庫中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數(shù)，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘擬合計算。

此處利用該函數(shù)對一段弧線使用圓方程進(jìn)行了擬合，并通過Matplotlib模塊進(jìn)行了作圖，程序內(nèi)容如下：

Python的使用中需要導(dǎo)入相應(yīng)的模塊，此處首先用 import 語句

分別導(dǎo)入了numpy, leastsq與pylab模塊，其中numpy模塊常用用與數(shù)組類型的建立，讀入等過程。leastsq則為最小二乘法擬合函數(shù)。pylab是繪圖模塊。

接下來我們需要讀入需要進(jìn)行擬合的數(shù)據(jù)，這里使用了 numpy.loadtxt() 函數(shù)：

其參數(shù)有：

進(jìn)行擬合時，首先我們需要定義一個目標(biāo)函數(shù)。對于圓的方程，我們需要圓心坐標(biāo)(a,b)以及半徑r三個參數(shù)，方便起見用p來存儲：

緊接著就可以進(jìn)行擬合了， leastsq() 函數(shù)需要至少提供擬合的函數(shù)名與參數(shù)的初始值：

返回的結(jié)果為一數(shù)組，分別為擬合得到的參數(shù)與其誤差值等，這里只取擬合參數(shù)值。

leastsq() 的參數(shù)具體有：

輸出選項有：

最后我們可以將原數(shù)據(jù)與擬合結(jié)果一同做成線狀圖，可采用 pylab.plot() 函數(shù)：

pylab.plot() 函數(shù)需提供兩列數(shù)組作為輸入，其他參數(shù)可調(diào)控線條顏色，形狀，粗細(xì)以及對應(yīng)名稱等性質(zhì)。視需求而定，此處不做詳解。

pylab.legend() 函數(shù)可以調(diào)控圖像標(biāo)簽的位置，有無邊框等性質(zhì)。

pylab.annotate() 函數(shù)設(shè)置注釋，需至少提供注釋內(nèi)容與放置位置坐標(biāo)的參數(shù)。

pylab.show() 函數(shù)用于顯示圖像。

最終結(jié)果如下圖所示：

用Python作科學(xué)計算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq

Python 中的函數(shù)擬合

很多業(yè)務(wù)場景中，我們希望通過一個特定的函數(shù)來擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以此來預(yù)測未來數(shù)據(jù)的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費(fèi)變化等)

本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法：多項式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。

通過多項式擬合，我們只需要指定想要擬合的多項式的最高項次是多少即可。

運(yùn)行結(jié)果：

對于自定義函數(shù)擬合，不僅可以用于直線、二次曲線、三次曲線的擬合，它可以適用于任意形式的曲線的擬合，只要定義好合適的曲線方程即可。

運(yùn)行結(jié)果：

本文題目：python隱函數(shù)擬合 python 隱函數(shù)作圖
本文路徑：http://m.jiaotiyi.com/article/doghpip.html