擬合資料集時，需要找到最能描述它的曲線。這個過程稱為曲線擬合，對於廣泛的科學和工程應用至關重要。在不同類型的曲線中，指數函數和對數函數可以洞察數據趨勢。
在 Python 中，numpy.polyfit() 函數提供了一種方便的方法執行多項式擬合。但是，此函數僅支援多項式模型。
指數曲線
擬合y = Ae 形式的曲線^Bx，等式兩邊取對數：
log(y) = log(A) Bx
然後，對x 擬合log(y)。或者，您可以將scipy.optimize.curve_fit 函數與lambda 表達式結合使用：
lambda t, a, b: a * np.exp(b * t)
對數曲線
要擬合y = A B log x 形式的曲線，只需將y 與log(x) 擬合即可。
numpy.polyfit(numpy.log(x), y , 1)
擬合指數曲線時，重要的是要考慮無偏線性擬合法中對小值的偏差。這種偏差可以透過使用權重與 y 成比例的加權回歸來緩解。
numpy.polyfit(x, numpy.log(y), 1, w=np.sqrt(y))
雖然變換方法可用於擬合指數和對數函數，但scipy.optimize.curve_fit 提供了幾個優點：
以上是如何在 Python 中擬合指數和對數曲線：超越多項式擬合？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
