<code class="python">import numpy as np x = np.array([1, 7, 20, 50, 79]) y = np.array([10, 19, 30, 35, 51]) coeffs = np.polyfit(np.log(x), y, 1) print("Coefficients:", coeffs) print("y ≈", coeffs[1], "+", coeffs[0], "log(x)")</code>가중치 피팅의 편향에 대한 참고가중치를 고려하지 않고 비가중 피팅에 주목할 가치가 있습니다. 데이터 포인트)는 특히 지수 곡선 피팅에서 작은 값 쪽으로 편향될 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 y 값에 비례하여 가중치를 피팅 프로세스에 포함할 수 있습니다.곡선 피팅에 Scipy 사용
<code class="python">x = np.array([10, 19, 30, 35, 51]) y = np.array([1, 7, 20, 50, 79]) coeffs = np.polyfit(x, np.log(y), 1) print("Coefficients:", coeffs) print("y ≈", np.exp(coeffs[1]), "*", "exp(", coeffs[0], "x)")</code>
위 내용은 다항식 피팅을 넘어 Python에서 지수 및 로그 곡선 피팅을 어떻게 수행합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!