Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimanakah Anda Boleh Memasukkan Lengkung Eksponen dan Logaritma kepada Data dalam Python?
Menerokai Pemadanan Lengkung Eksponen dan Logaritma dalam Python
Pemasangan lengkung ialah teknik asas dalam analisis data yang melibatkan mencari fungsi yang paling menggambarkan sesuatu set titik data. Dalam kebanyakan kes, fungsi eksponen atau logaritma menyediakan model yang tepat untuk data yang mempamerkan corak ciri.
Mendapatkan Pemasangan Lengkung Polinomial
Python menyediakan fungsi polyfit() untuk memasang lengkung polinomial . Walaupun fungsi ini menawarkan kepelbagaian untuk pelbagai susunan polinomial, ia tidak mempunyai rakan sejawat untuk pemasangan eksponen dan logaritma.
Penyelesaian untuk Pemasangan Eksponen dan Logaritma
Pemasangan Lengkung Eksponen (y = AeBx):
Pemasangan Lengkung Logaritma (y = A B log x):
Menggunakan scipy.optimize.curve_fit
Untuk pemasangan lengkung yang lebih maju, scipy. optimize.curve_fit menyediakan penyelesaian yang mantap. Ia membolehkan pemadanan mana-mana fungsi kepada data tanpa transformasi.
Contoh: Pemasangan y = AeBx
import scipy.optimize as opt import numpy as np x = np.array([10, 19, 30, 35, 51]) y = np.array([1, 7, 20, 50, 79]) # Provide an initial guess for better fit def func(x, a, b): return a * np.exp(b * x) popt, pcov = opt.curve_fit(func, x, y, p0=(4, 0.1)) print("y = {} * exp({} * x)".format(*popt))
Pendekatan ini menyediakan lebih banyak keputusan yang tepat disebabkan pengiraan langsung fungsi eksponen.
Dengan menggunakan teknik ini, anda boleh meneroka dan menyesuaikan lengkung eksponen dan logaritma dengan berkesan dengan data anda dalam Python.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Anda Boleh Memasukkan Lengkung Eksponen dan Logaritma kepada Data dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!