python构造曲线函数,python依据数据生成函数曲线

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python怎么画曲线

打开Python，使用import导入numpy和matplotlib.pyplot模块。输入函数数据，然后使用plt.show()展示绘制的图像即可。

python 怎么画与其他方法进行比较的ROC曲线？

使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。

主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据（如果不是很懂可以先看看这里的基础）：

tpr(Ture Positive Rate)：真阳率图像的纵坐标

fpr(False Positive Rate)：阳率（伪阳率）图像的横坐标

mean_tpr：累计真阳率求平均值

mean_fpr：累计阳率求平均值

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import svm, datasets

from sklearn.metrics import roc_curve, auc

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

X, y = X[y != 2], y[y != 2] # 去掉了label为2，label只能二分，才可以。

n_samples, n_features = X.shape

# 增加噪声特征

random_state = np.random.RandomState(0)

X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]

cv = StratifiedKFold(n_splits=6) #导入该模型，后面将数据划分6份

classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,random_state=random_state) # SVC模型可以换作AdaBoost模型试试

# 画平均ROC曲线的两个参数

mean_tpr = 0.0 # 用来记录画平均ROC曲线的信息

mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)

cnt = 0

for i, (train, test) in enumerate(cv.split(X,y)): #利用模型划分数据集和目标变量为一一对应的下标

cnt +=1

probas_ = classifier.fit(X[train], y[train]).predict_proba(X[test]) # 训练模型后预测每条样本得到两种结果的概率

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1]) # 该函数得到伪正例、真正例、阈值，这里只使用前两个

mean_tpr += np.interp(mean_fpr, fpr, tpr) # 插值函数 interp(x坐标,每次x增加距离,y坐标) 累计每次循环的总值后面求平均值

mean_tpr[0] = 0.0 # 将第一个真正例=0 以0为起点

roc_auc = auc(fpr, tpr) # 求auc面积

plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC fold {0:.2f} (area = {1:.2f})'.format(i, roc_auc)) # 画出当前分割数据的ROC曲线

plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck') # 画对角线

mean_tpr /= cnt # 求数组的平均值

mean_tpr[-1] = 1.0 # 坐标最后一个点为（1,1）以1为终点

mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)

plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, 'k--',label='Mean ROC (area = {0:.2f})'.format(mean_auc), lw=2)

plt.xlim([-0.05, 1.05]) # 设置x、y轴的上下限，设置宽一点，以免和边缘重合，可以更好的观察图像的整体

plt.ylim([-0.05, 1.05])

plt.xlabel('False Positive Rate')

plt.ylabel('True Positive Rate') # 可以使用中文，但需要导入一些库即字体

plt.title('Receiver operating characteristic example')

plt.legend(loc="lower right")

plt.show()

怎么用Python将图像边界用最小二乘法拟合成曲线

本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合。分享给大家供大家参考，具体如下：

这里不手动实现最小二乘，调用scipy库中实现好的相关优化函数。

考虑如下的含有4个参数的函数式：

构造数据

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import numpy as npfrom scipy import optimizeimport matplotlib.pyplot as pltdef logistic4(x, A, B, C, D): return (A-D)/(1+(x/C)**B)+Ddef residuals(p, y, x): A, B, C, D = p return y - logisctic4(x, A, B, C, D)def peval(x, p): A, B, C, D = p return logistic4(x, A, B, C, D)A, B, C, D = .5, 2.5, 8, 7.3x = np.linspace(0, 20, 20)y_true = logistic4(x, A, B, C, D)y_meas = y_true + 0.2 * np.random.randn(len(y_true))

调用工具箱函数，进行优化

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p0 = [1/2]*4plesq = optimize.leastsq(residuals, p0, args=(y_meas, x)) # leastsq函数的功能其实是根据误差（y_meas-y_true） # 估计模型（也即函数）的参数

绘图

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plt.figure(figsize=(6, 4.5))plt.plot(x, peval(x, plesq[0]), x, y_meas, 'o', x, y_true)plt.legend(['Fit', 'Noisy', 'True'], loc='upper left')plt.title('least square for the noisy data (measurements)')for i, (param, true, est) in enumerate(zip('ABCD', [A, B, C, D], plesq[0])): plt.text(11, 2-i*.5, '{} = {:.2f}, est({:.2f}) = {:.2f}'.format(param, true, param, est))plt.savefig('./logisitic.png')plt.show()

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。