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使用python实现最小二乘法,将多项式曲线拟合。当然可以修改一下用在其他需要最小二乘法的地方
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# coding=utf-8
'''''
作者:Jairus Chan
程序:多项式曲线拟合算法
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy
import random
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
#阶数为9阶
order=9
#生成曲线上的各个点
x = numpy.arange(-1,1,0.02)
y = [((a*a-1)*(a*a-1)*(a*a-1)+0.5)*numpy.sin(a*2) for a in x]
#ax.plot(x,y,color='r',linestyle='-',marker='')
#,label="(a*a-1)*(a*a-1)*(a*a-1)+0.5"
#生成的曲线上的各个点偏移一下,并放入到xa,ya中去
i=0
xa=[]
ya=[]
for xx in x:
yy=y[i]
d=float(random.randint(60,140))/100
'''''
作者:Jairus Chan
程序:多项式曲线拟合算法
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy
import random
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
#阶数为9阶
order=9
#生成曲线上的各个点
x = numpy.arange(-1,1,0.02)
y = [((a*a-1)*(a*a-1)*(a*a-1)+0.5)*numpy.sin(a*2) for a in x]
#ax.plot(x,y,color='r',linestyle='-',marker='')
#,label="(a*a-1)*(a*a-1)*(a*a-1)+0.5"
#生成的曲线上的各个点偏移一下,并放入到xa,ya中去
i=0
xa=[]
ya=[]
for xx in x:
yy=y[i]
d=float(random.randint(60,140))/100
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Jiaqimeijiaqi
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