如何在 Python 中将指数和对数曲线拟合到数据？

在 Python 中探索指数和对数曲线拟合

曲线拟合是数据分析中的一项基本技术，涉及找到最能描述数据的函数。数据点集。在许多情况下，指数或对数函数为呈现特征模式的数据提供了准确的模型。

获取多项式曲线拟合

Python 提供了用于拟合多项式曲线的 polyfit() 函数。虽然此函数为各种阶多项式提供了多功能性，但它缺乏指数和对数拟合的对应函数。

求解指数和对数拟合

指数曲线拟合(y = Ae^Bx):

• 两边取对数：log y = log A Bx
• 将其视为线性方程: log y = c dx，其中 c = log A 且 d = B
• 使用 polyfit() 将 log y 与 x 拟合
• 计算 y = c*e^dx

对数曲线拟合（y = A B log x）：

• 使用 polyfit() 直接根据 log x 拟合 y
• 应用指数函数求解 y： y = A B log x

使用 scipy.optimize.curve_fit

对于更高级的曲线拟合，scipy. Optimize.curve_fit 提供了一个强大的解决方案。它无需转换即可将任何函数拟合到数据。

示例：拟合 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))

此方法提供了更多功能由于直接计算指数函数，可以得到精确的结果。

通过利用这些技术，您可以在 Python 中有效地探索指数和对数曲线并将其拟合到数据中。

以上是如何在 Python 中将指数和对数曲线拟合到数据？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！