本文實例講述了Python實現的擬合二元一次函數功能。分享給大家供大家參考，具體如下：
背景：
使用scipy擬合一元二次函數。
參考：
HYRY Studio-《用Python做科學計算》
代碼：
# -*- coding:utf-8 -*-#! python3import numpy as npfrom scipy.optimize import leastsqimport pylab as pldef func(x,p): """ 數組擬合函數 """ A,k,theta = p return A*(x-k)**2+thetadef residuals(p,y,x): """ 殘差 """ return y-func(x,p)x = np.linspace(0,2,100)A,k,theta = 10.,1,2. #真實數據參數y0 = func(x,[A,k,theta]) #真實數據y1 = y0 + 2 * np.random.randn(len(x)) #加入噪聲序列p0 = [7.,0.2,1.]plsq = leastsq(residuals,p0,args = (y1,x))print("真實參數:",[A,k,theta])print("擬合參數:",plsq[0]) #試驗數據擬合后的參數pl.plot(x,y0,label = "real")pl.plot(x,y1,label = "real+noise")pl.plot(x,func(x,plsq[0]),label = "fitting")pl.legend()pl.show()結果：
（貌似這里的求解方法用了智能算法，因為每次的結果都有細小差異。具體資料沒見到，以后有精力再找）
真實參數: [10.0, 1, 2.0]
擬合參數: [ 10.83391995 0.98950039 1.63356065]
希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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