曲线拟合：Python 中的多项式之外
分析数据时，通常需要确定描述变量之间关系的最佳数学表达式。虽然多项式拟合是常见的选择，但指数和对数曲线也可以提供有价值的见解。
在没有现有函数的情况下执行指数和对数拟合
尽管没有专用函数对于 Python 标准库中的指数和对数拟合，有多种方法可以使用转换来完成此任务。
对数曲线拟合 (y = A B log x)
拟合对数曲线，只需绘制 y 与 (log x) 的关系即可。线性回归得到的系数将给出对数方程的参数 (y ≈ A B log x)。
指数曲线拟合 (y = Ae^Bx)
拟合指数曲线稍微复杂一些。取方程两边的对数 (log y = log A Bx) 并绘制 (log y) 对 x 的图。由此产生的线性回归系数提供指数方程的参数 (y ≈ Ae^Bx)。
加权最小二乘偏差注意事项：
拟合指数曲线时，重要的是要考虑到 polyfit 的默认加权最小二乘法可能会使结果偏向较小的 y 值。为了缓解这种情况，请使用 w 关键字参数指定与 y 成比例的权重。
使用 Scipy 的 Curve_Fit 实现灵活性
Scipy 的 curve_fit 函数提供了一种更通用的曲线拟合方法，允许您指定任何模型而不需要转换。
使用 Scipy 进行对数曲线拟合：
Curve_fit 返回与对数曲线模型的转换方法相同的结果。
使用 Scipy 进行指数曲线拟合：
对于指数曲线拟合，curve_fit 通过直接计算 Δ(log y) 提供更准确的拟合。然而，它需要初步猜测才能达到所需的局部最小值。
以上是在没有内置函数的情况下，如何在 Python 中拟合指数和对数曲线？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
