python拟合折线函数 python拟合函数曲线

Python 怎么用曲线拟合数据

Python中利用guiqwt进行曲线数据拟合。

示例程序：

图形界面如下：

Python 中的函数拟合

很多业务场景中python拟合折线函数，python拟合折线函数我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据，以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)

本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法python拟合折线函数：多项式拟合 和 自定义函数拟合。

通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。

运行结果python拟合折线函数：

对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可。

运行结果：

python_numpy最小二乘法的曲线拟合

在了解了最小二乘法的基本原理之后 python_numpy实用的最小二乘法理解 ，就可以用最小二乘法做曲线拟合了

从结果中可以看出，直线拟合并不能对拟合数据达到很好的效果，下面我们介绍一下曲线拟合。

b=[y1]

[y2]

......

[y100]

解得拟合函数的系数[a,b,c.....d]

CODE:

根据结果可以看到拟合的效果不错。

我们可以通过改变

来调整拟合效果。

如果此处我们把拟合函数改为最高次为x^20的多项式

所得结果如下：

矫正 过拟合 现象

在保持拟合函数改为最高次为x^20的多项式的条件下，增大样本数：

通过结果可以看出，过拟合现象得到了改善。

python--seaborn折线图

在seaborn中，绘制折线图的函数有 lineplot 和 relplot 。

简单方式是传入pandas Series，其索引会成为x轴，值为y轴。

另一种方式是传入pandas dataFrame，通过设置 x , y 绘制。

当折线图中，x轴对应多个y轴数据时，seaborn会自动绘制置信区间。

图中的阴影表示置信区间，默认是 95% ，可以通过 ci 参数修改置信区间。

在一个图中绘制多条折线图。需要传入的数据为pandas dataFrame。

当传入长型数据时，除了需要设置 x ， y 参数外，还需要设置 hue 或 size 或 style 参数。

seaborn可以直接对宽型数据绘制多折线图，其索引成为x轴，所有的列自动绘制成多折线。

设置 makers=True 参数可以显示散点。

分面折线图的绘制，需要用 relplot 函数。设置 kind="line" 表示绘制折线图，设置 col 或 row 控制分面行为。

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