python线性拟合代码和函数

• 1

[python]  view plain  copy

1. #-*- coding:utf-8 -*-  
2. import math  
3. import matplotlib.pyplot as plt  
4. def linefit(x , y):  
5.     N = float(len(x))  
6.     sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0  
7.     for i in range(0,int(N)):  
8.         sx  += x[i]  
9.         sy  += y[i]  
10.         sxx += x[i]*x[i]  
11.         syy += y[i]*y[i]  
12.         sxy += x[i]*y[i]  
13.     a = (sy*sx/N -sxy)/( sx*sx/N -sxx)  
14.     b = (sy - a*sx)/N  
15.     r = abs(sy*sx/N-sxy)/math.sqrt((sxx-sx*sx/N)*(syy-sy*sy/N))  
16.     return a,b,r  
17.   
18. if __name__ == '__main__':  
19.     x=[ 1 ,2  ,3 ,4 ,5 ,6]  
20.     y=[ 2.5 ,3.51 ,4.45 ,5.52 ,6.47 ,7.51]  
21.   
22.     a,b,r=linefit(x,y)  
23.   
24.     print("X=",x)  
25.     print("Y=",y)  
26.     print("拟合结果: y = %10.5f x + %10.5f , r=%10.5f" % (a,b,r) )  
27.   
28.     plt.plot(x, y, "r:", linewidth=2)  
29.     plt.grid(True)  
30.     plt.show()  

显示图像如下：

2

不用拟合，直接显示一个一元函数

[python]  view plain  copy

1. #-*- coding:utf-8 -*-  
2. import numpy as np  
3. import matplotlib.pyplot as plt  
4. import math  
5.   
6. f = lambda x:5*x+4  
7. tx = np.linspace(0,10,50)  
8. print tx  
9.   
10. plt.plot(tx, f(tx), "r-", linewidth=2)  
11. plt.grid(True)  
12. plt.show()