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python - 用 numpy/python 推断数据

coder 2023-08-18 原文

假设我有一个简单的数据集。也许以字典的形式，它看起来像这样:

{1:5, 2:10, 3:15, 4:20, 5:25}

(顺序总是升序)。 我想做的是从逻辑上弄清楚下一个数据点最有可能是什么。例如，在这种情况下，它将是 {6: 30}

最好的方法是什么？

最佳答案

您还可以使用 numpy 的 polyfit :

data = np.array([[1,5], [2,10], [3,15], [4,20], [5,25]])
fit = np.polyfit(data[:,0], data[:,1] ,1) #The use of 1 signifies a linear fit.

fit
[  5.00000000e+00   1.58882186e-15]  #y = 5x + 0

line = np.poly1d(fit)
new_points = np.arange(5)+6

new_points
[ 6, 7, 8, 9, 10]

line(new_points)
[ 30.  35.  40.  45.  50.]

这允许您很容易地改变多项式拟合的次数，因为函数 polyfit 采用以下参数 np.polyfit(x data, y data, degree) .显示的是线性拟合，其中返回的数组看起来像 fit[0]*x^n + fit[1]*x^(n-1) + ... + fit[n-1]*x^0 任何学位 n。 poly1d 函数允许您将此数组转换为一个函数，该函数返回任意给定值 x 处的多项式值。

一般来说，如果没有一个很好理解的模型，外推最多只能得到零星的结果。

指数curve fitting .

from scipy.optimize import curve_fit

def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

x = np.linspace(0,4,5)
y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5)
yn = y + 0.2*np.random.normal(size=len(x))

fit ,cov = curve_fit(func, x, yn)
fit
[ 2.67217435  1.21470107  0.52942728]         #Variables

y
[ 3.          1.18132948  0.68568395  0.55060478  0.51379141]  #Original data

func(x,*fit)
[ 3.20160163  1.32252521  0.76481773  0.59929086  0.5501627 ]  #Fit to original + noise

关于python - 用 numpy/python 推断数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19406049/

python推断codesectionfitpython-2.7numpyscipy

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