python线性拟合代码和函数
1 [python]
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.    id(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]
1. #-*- coding:utf-8 -*-
2. import numpy as np
3. import matplotlib.pyplot as plt
linspace函数python4. 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. id(True)
12. plt.show()

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