Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimanakah Anda Boleh Memasukkan Lengkung Eksponen dan Logaritma dalam Python Tanpa Fungsi Terbina dalam?

Bagaimanakah Anda Boleh Memasukkan Lengkung Eksponen dan Logaritma dalam Python Tanpa Fungsi Terbina dalam?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsenasal
2024-10-31 05:59:30561semak imbas

How Can You Fit Exponential and Logarithmic Curves in Python Without Built-in Functions?

Pemasangan Lengkung: Melangkaui Polinomial dalam Python

Apabila menganalisis data, selalunya perlu menentukan ungkapan matematik terbaik untuk menerangkan hubungan antara pembolehubah . Walaupun pemasangan polinomial adalah pilihan biasa, lengkung eksponen dan logaritma juga boleh memberikan pandangan yang berharga.

Melaksanakan Pemasangan Eksponen dan Logaritma Tanpa Fungsi Sedia Ada

Walaupun tiada fungsi khusus untuk pemadanan eksponen dan logaritma dalam perpustakaan standard Python, terdapat cara untuk menyelesaikan tugas ini menggunakan transformasi.

Pemasangan Lengkung Logaritma (y = A B log x)

Untuk muat lengkung logaritma, hanya plot y melawan (log x). Pekali yang terhasil daripada regresi linear akan memberikan parameter persamaan logaritma (y ≈ A B log x).

Pemasangan Lengkung Eksponen (y = Ae^Bx)

Memasang lengkung eksponen lebih melibatkan sedikit. Ambil logaritma kedua-dua belah persamaan (log y = log A Bx) dan plot (log y) melawan x. Pekali regresi linear yang terhasil menyediakan parameter untuk persamaan eksponen (y ≈ Ae^Bx).

Nota Pincang dalam Kuasa Dua Berwajaran:

Apabila memasangkan lengkung eksponen , adalah penting untuk mempertimbangkan bahawa kaedah kuasa dua terkecil berwajaran lalai polyfit boleh berat sebelah keputusan ke arah nilai kecil y. Untuk mengurangkan ini, nyatakan pemberat berkadar dengan y menggunakan hujah kata kunci w.

Menggunakan Scipy's Curve_Fit untuk Fleksibiliti

Fungsi curve_fit Scipy menawarkan pendekatan yang lebih serba boleh untuk pemasangan lengkung, membolehkan anda menentukan mana-mana model tanpa transformasi.

Pemasangan Lengkung Logaritma menggunakan Scipy:

Curve_fit mengembalikan hasil yang sama kepada kaedah transformasi untuk model lengkung logaritma.

Pemasangan Lengkung Eksponen menggunakan Scipy:

Untuk pemasangan lengkung eksponen, curve_fit memberikan padanan yang lebih tepat dengan mengira Δ(log y) secara terus. Walau bagaimanapun, ia memerlukan tekaan awal untuk mencapai minimum setempat yang dikehendaki.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Anda Boleh Memasukkan Lengkung Eksponen dan Logaritma dalam Python Tanpa Fungsi Terbina dalam?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn