python 最小二乘 leastsq 函数实现

代码修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html

网上百度了一下,主要是两个例子,一个利用了多项式函数,一个就是这个。有些细节没看懂,主要是忽略了p是个参数的数组而非一个数(Python基础问题),纠结完加上注释做个笔记

  1. # 修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html
  2. ### 最小二乘法 python leastsq###
  3. import numpy as np
  4. from scipy.optimize import leastsq
  5. ###采样点(Xi,Yi)###
  6. Xi=np.array([8.19,2.72,6.39,8.71,4.7,2.66,3.78])
  7. Yi=np.array([7.01,2.78,6.47,6.71,4.1,4.23,4.05])
  8. # p是个数组,表示所有参数!!!
  9. ### 定义误差函数,拟合y=kx+b,p[0]表示k,p[1]表示b
  10. def error(p,x,y):
  11. return (p[0]*x+p[1])-y #x、y都是列表,故返回值也是个列表
  12. ###主函数从此开始###
  13. # 可能是使用梯度下降法而非矩阵运算,因此需要给定初始参数p0
  14. p0=[2,2]
  15. Para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi)) #把error函数中除了p以外的参数打包到args中
  16. k = Para[0][0]
  17. b = Para[0][1]
  18. print("k=",k,‘\n‘,"b=",b)
  19. ###绘图,看拟合效果###
  20. import matplotlib.pyplot as plt
  21. plt.scatter(Xi,Yi,color="red",label="Sample Point",linewidth=3) #画样本点
  22. x=np.linspace(0,10,100)
  23. y=k*x+b
  24. plt.plot(x,y,color="orange",label="Fitting Line",linewidth=2) #画拟合直线
  25. plt.legend()
  26. plt.show()




文章来自:http://www.cnblogs.com/fly2wind/p/6842717.html
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