python中用polyfit擬合出的函數怎么能直接調用？

首先分兩種情況：

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1.交互窗口處執(zhí)行：這個時候由于python的強制縮進，因此想要結束函數的定義只需要按兩下enter即可。

2.在.py文件中編寫，結束函數只需要不再縮進即可

調用函數方法相同，把函數名及參數寫上就可以了，如果有返回值可以

r=functionA(var1)

附：測試代碼（python3運行通過）

# -*- coding:utf-8 -*-

#author:zfxcx

def pt():

print("hello")

pt()

python擬合指數函數初始值如何設定

求擬合函數，首先要有因變量和自變量的一組測試或實驗數據，根據已知的曲線y=f(x)，擬合出Ex和En系數。當用擬合出的函數與實驗數據吻合程度愈高，說明擬合得到的Ex和En系數是合理的。吻合程度用相關系數來衡量，即R^2。首先，我們需要打開Python的shell工具，在shell當中新建一個對象member，對member進行賦值。 2、這里我們所創(chuàng)建的列表當中的元素均屬于字符串類型，同時我們也可以在列表當中創(chuàng)建數字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數對已經創(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函數添加列表元素，insert中有兩個參數，第一個參數即為插入的位置，第二個參數即為插入的元素。origin擬合中參數值是程序擬合的結果，自定義函數可以設置參數的初值，也可以不設定參數的初值。

一般而言，擬合結果不會因為初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，說明數據和函數不太匹配，需要對函數進行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關系。不同的初始值得出的系數是完全不一樣的。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，可以通過隨機數并根據方程的特性來初選。

如何用Python實現“estimate the means and variances”

數據要擬合正態(tài)分布，實際上就是計算樣本的均值和偽方差，用這兩個數據直接帶入正態(tài)分布的概率密度函數。

所以代碼是很好寫的。

import numpy as np

from scipy.stats import norm

import matplotlib.pyplot as plt

m = np.mean(data)

s = np.std(data)

plt.plot(norm.pdf(data, m, s))

Python最小二乘法擬合與作圖

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

這種算法稱為最小二乘法擬合。Python的Scipy數值計算庫中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數，可以對數據進行最小二乘擬合計算。

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

Python的使用中需要導入相應的模塊，此處首先用 import 語句

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

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

其參數有：

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

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

返回的結果為一數組，分別為擬合得到的參數與其誤差值等，這里只取擬合參數值。

leastsq() 的參數具體有：

輸出選項有：

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

pylab.plot() 函數需提供兩列數組作為輸入，其他參數可調控線條顏色，形狀，粗細以及對應名稱等性質。視需求而定，此處不做詳解。

pylab.legend() 函數可以調控圖像標簽的位置，有無邊框等性質。

pylab.annotate() 函數設置注釋，需至少提供注釋內容與放置位置坐標的參數。

pylab.show() 函數用于顯示圖像。

最終結果如下圖所示：

用Python作科學計算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq

Python 中的函數擬合

很多業(yè)務場景中，我們希望通過一個特定的函數來擬合業(yè)務數據，以此來預測未來數據的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費變化等)

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。

運行結果：

對于自定義函數擬合，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。

運行結果：

Python 怎么用曲線擬合數據

Python中利用guiqwt進行曲線數據擬合。

示例程序：

圖形界面如下：