numpy.polyfit最简单的绘图结果？

2024-05-05 • 问答

我正在使用numpy.polyfit将多项式拟合到我的数据集中。

x = vline[vline.columns[0]]
y = vline[vline.columns[1]]
z = np.polyfit(x,y,3)
z = array([ 7.48695862e-08,-6.73333047e-05,2.69276073e-02,2.90345187e+00])

绘制此多项式最简单的方法是什么？

现在，我正在手动创建

等式

7.48695862 \ cdot10 ^ {-8} x ^ {3} +-6.73333047 \ cdot10 ^ {-5} x ^ {2} +2.69276073 \ cdot10 ^ {-2} x + 2.90345187

然后使用mathplotlib绘制图形。

yonghengwupan 回答：numpy.polyfit最简单的绘图结果？

使用np.polyval：

z = array([ 7.48695862e-08,-6.73333047e-05,2.69276073e-02,2.90345187e+00])
x2 = np.arange(-100,100,.1) # Something relevant for you
plt.plot(x2,np.polyval(z,x2))

根据您的数据，您可能可以用更通用的内容代替np.arange(-100,.1)。

numpy

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numpy.polyfit最简单的绘图结果？

yonghengwupan 回答：numpy.polyfit最简单的绘图结果？

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