使用scipy.optimize 的curve_fit函数对观测值拟合

x=np.arange(1,13,1)
y=np.array([17, 19, 21, 28, 33, 38, 37, 37, 31, 23, 19, 18 ])
plt.plot(x,y)
plt.show()

可以看出温度是以周期为12的正弦函数

#构建函数y=a*sin(x*pi/6+b)+c
#使用optimize.curve_fit函数求出a、b、c的值

x=np.arange(1,13,1)
x1=np.arange(1,13,0.1)
ymax=np.array([17, 19, 21, 28, 33, 38, 37, 37, 31, 23, 19, 18 ])

def fmax(x,a,b,c):
    return a*np.sin(x*np.pi/6+b)+c

fita,fitb=optimize.curve_fit(fmax,x,ymax,[1,1,1]) #[1,1,1]是初始化的参数
print(fita) #参数
print(fitb) #参数的协方差矩阵
plt.plot(x,ymax)
plt.plot(x1,fmax(x1,fita[0],fita[1],fita[2]))
plt.show()

posted @   从前有座山,山上  阅读(2096)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· DeepSeek 解答了困扰我五年的技术问题
· 为什么说在企业级应用开发中,后端往往是效率杀手?
· 用 C# 插值字符串处理器写一个 sscanf
· Java 中堆内存和栈内存上的数据分布和特点
· 开发中对象命名的一点思考
阅读排行:
· 为什么说在企业级应用开发中,后端往往是效率杀手?
· DeepSeek 解答了困扰我五年的技术问题。时代确实变了!
· 本地部署DeepSeek后,没有好看的交互界面怎么行!
· 趁着过年的时候手搓了一个低代码框架
· 推荐一个DeepSeek 大模型的免费 API 项目!兼容OpenAI接口!
点击右上角即可分享
微信分享提示