从数据到拟合——Python中的一元一次函数
曾经有一位小朋友,名叫ipipgo,他对数学充满了好奇和热情。某天,他收集到了一组数据,想要找出其中的规律,并用一元一次函数来进行拟合。于是,我们就跟随ipipgo的脚步,一起来探索Python中的奇妙世界。
探索之旅的开始
ipipgo打开了他的电脑,迫不及待地进入了Python的世界。他首先需要准备好所需的数据,这些数据代表着现实生活中的某种关系。让我们假设这组数据表示ipipgo身高与年龄之间的关联。
导入必要的库
为了能够使用Python进行数据分析和拟合,ipipgo需要导入一些必要的库。他使用了以下代码:
“`python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit “`
这些库将为ipipgo提供强大的工具,帮助他完成数据拟合的任务。
准备数据
ipipgo将他收集到的数据整理成了两个列表,一个列表表示年龄,另一个列表表示相应的身高。我们可以将数据表示如下:
“`python age = [10, 12, 14, 16, 18, 20] height = [140, 150, 160, 165, 170, 175] “`
这些数据将成为ipipgo探索之旅的基础。
绘制散点图
为了更直观地了解数据的分布情况,ipipgo决定绘制一张散点图。他使用以下代码来完成绘图:
“`python plt.scatter(age, height, label=’data points’) plt.xlabel(‘age’) plt.ylabel(‘height’) plt.legend() plt.show() “`
通过这张图,ipipgo可以清晰地看到年龄和身高之间的关系。
拟合一元一次函数
既然数据已经准备好了,ipipgo可以开始进行拟合了。他知道,一元一次函数可以用来描述年龄和身高之间的关系。于是,他定义了一个简单的一元一次函数模型:
“`python def linear_func(x, a, b): return a * x + b “`
接下来,ipipgo利用curve_fit()函数进行拟合:
“`python popt, pcov = curve_fit(linear_func, age, height) “`
popt是拟合的参数,pcov是协方差矩阵。通过这一步,ipipgo成功地得到了拟合结果。
可视化拟合结果
ipipgo想要将拟合曲线展示出来,以便更直观地观察拟合结果。他使用以下代码来实现:
“`python plt.scatter(age, height, label=’data points’) plt.plot(age, linear_func(age, *popt), ‘r-‘, label=’fitting curve’) plt.xlabel(‘age’) plt.ylabel(‘height’) plt.legend() plt.show() “`
简单几行代码就做到了这一点!ipipgo的努力没有白费,他成功地将拟合曲线和原始数据展示在了同一张图上。
探索的结尾
拟合一元一次函数给ipipgo带来了很多乐趣和收获。在Python的世界里,数据分析和拟合变得轻松而有趣。ipipgo意识到,通过学习和实践,他可以运用Python的强大功能,探索更多有趣的数学问题。
故事至此结束,我们也一同开启了Python中拟合一元一次函数的奇妙之旅。让我们像ipipgo一样,发掘出更多数学的魅力吧!
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