Python에서 지수 및 로그 곡선을 데이터에 어떻게 맞출 수 있나요?

Python에서 지수 및 로그 곡선 피팅 탐색

곡선 피팅은 데이터 분석의 기본 기술로, 데이터를 가장 잘 설명하는 함수를 찾는 것입니다. 데이터 포인트 세트. 대부분의 경우 지수 또는 로그 함수는 특징적인 패턴을 나타내는 데이터에 대한 정확한 모델을 제공합니다.

다항식 곡선 피팅 얻기

Python은 다항식 곡선을 피팅하기 위한 polyfit() 함수를 제공합니다. . 이 함수는 다양한 다항식 차수에 대한 융통성을 제공하지만 지수 및 로그 피팅에 대한 대응 기능은 부족합니다.

지수 및 로그 피팅 풀기

지수 곡선 피팅 (y = Ae^Bx):

• 양변에 로그를 취합니다: log y = log A Bx
• 이를 선형 방정식으로 처리합니다. : log y = c dx, 여기서 c = log A 및 d = B
• polyfit()을 사용하여 x에 대해 log y 맞추기
• y = c*e^dx 계산

대수 곡선 피팅(y = A B log x):

• polyfit()을 사용하여 로그 x에 대해 y를 직접 맞춥니다
• y를 풀기 위해 지수 함수 적용: y = A B log x

scipy.optimize.curve_fit 사용

고급 곡선 피팅을 원하시면 scipy를 이용하세요. Optimize.curve_fit은 강력한 솔루션을 제공합니다. 변환 없이 데이터에 모든 함수를 피팅할 수 있습니다.

예: Fitting y = Ae^Bx

import scipy.optimize as opt
import numpy as np

x = np.array([10, 19, 30, 35, 51])
y = np.array([1, 7, 20, 50, 79])

# Provide an initial guess for better fit
def func(x, a, b): return a * np.exp(b * x)
popt, pcov = opt.curve_fit(func, x, y, p0=(4, 0.1))
print("y = {} * exp({} * x)".format(*popt))

이 접근 방식은 더 많은 것을 제공합니다. 지수 함수를 직접 계산하므로 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

이러한 기술을 활용하면 Python에서 지수 및 로그 곡선을 효과적으로 탐색하고 데이터에 맞출 수 있습니다.

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