python怎么做回归分析_如何在Python中进行二维回归分析?

这是使用scipy.optimize.curve_fit拟合表面的示例Python代码,它使原始数据生成3D散点图,对错误进行3D散点图绘制,绘制表面图和轮廓图.更改它以使用您自己的数据和功能,您应该已完成.

import numpy, scipy

import scipy.optimize

import matplotlib

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

from matplotlib import cm # to colormap 3D surfaces from blue to red

import matplotlib.pyplot as plt

graphWidth = 800 # units are pixels

graphHeight = 600 # units are pixels

# 3D contour plot lines

numberOfContourLines = 16

def SurfacePlot(equationFunc, data, params):

f = plt.figure(figsize=(graphWidth/100.0, graphHeight/100.0), dpi=100)

matplotlib.pyplot.grid(True)

axes = Axes3D(f)

x_data = data[0]

y_data = data[1]

z_data = data[2]

xModel = numpy.linspace(min(x_data), max(x_data), 20)

yModel = numpy.linspace(min(y_data), max(y_data), 20)

X, Y = numpy.meshgrid(xModel, yModel)

Z = equationFunc(numpy.array([X, Y]), *params)

axes.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, linewidth=1, antialiased=True)

axes.scatter(x_data, y_data, z_data) # show data along with plotted surface

axes.set_title('Surface Plot (click-drag with mouse)') # add a title for surface plot

axes.set_xlabel('X Data') # X axis data label

axes.set_ylabel('Y Data') # Y axis data label

axes.set_zlabel('Z Data') # Z axis data label

plt.show()

plt.close('all') # clean up after using pyplot or else thaere can be memory and process problems

def ContourPlot(equationFunc, data, params):

f = plt.figure(figsize=(graphWidth/100.0, graphHeight/100.0), dpi=100)

axes = f.add_subplot(111)

x_data = data[0]

y_data = data[1]

z_data = data[2]

xModel = numpy.linspace(min(x_data), max(x_data), 20)

yModel = numpy.linspace(min(y_data), max(y_data), 20)

X, Y = numpy.meshgrid(xModel, yModel)

Z = equationFunc(numpy.array([X, Y]), *params)

axes.plot(x_data, y_data, 'o')

axes.set_title('Contour Plot') # add a title for contour plot

axes.set_xlabel('X Data') # X axis data label

axes.set_ylabel('Y Data') # Y axis data label

CS = matplotlib.pyplot.contour(X, Y, Z, numberOfContourLines, colors='k')

matplotlib.pyplot.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) # labels for contours

plt.show()

plt.close('all') # clean up after using pyplot or else thaere can be memory and process problems

def ScatterPlot(data, title):

f = plt.figure(figsize=(graphWidth/100.0, graphHeight/100.0), dpi=100)

matplotlib.pyplot.grid(True)

axes = Axes3D(f)

x_data = data[0]

y_data = data[1]

z_data = data[2]

axes.scatter(x_data, y_data, z_data, depthshade=False, color='k')

axes.set_title(title)

axes.set_xlabel('X Data')

axes.set_ylabel('Y Data')

axes.set_zlabel('Z Data')

plt.show()

plt.close('all') # clean up after using pyplot or else thaere can be memory and process problems

def EquationFunc(data, *params):

p0 = params[0]

p1 = params[1]

return p0 + numpy.sqrt(data[0]) + numpy.cos(data[1] / p1)

if __name__ == "__main__":

# raw data

xData = numpy.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0])

yData = numpy.array([11.0, 12.1, 13.0, 14.1, 15.0, 16.1, 17.0, 18.1, 90.0])

zData = numpy.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7, 8.0, 9.9])

pInitial = (1.0, 1.0)

popt, pcov = scipy.optimize.curve_fit(EquationFunc,(xData,yData),zData, p0=pInitial)

dataForPlotting = [xData, yData, zData]

ScatterPlot([xData, yData, zData], 'Data Scatter Plot (click-drag with mouse)')

SurfacePlot(EquationFunc, [xData, yData, zData], popt)

ContourPlot(EquationFunc, [xData, yData, zData], popt)

absError = zData - EquationFunc((xData,yData), *popt)

ScatterPlot([xData, yData, absError], 'Error Scatter Plot (click-drag with mouse)')

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/552161.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

友元关系可以继承_私生子也有继承权!非婚生子女的继承关系如何认定?

阅读本文前,请您先点击上面的“蓝色字体”,再点击“关注”,这样您就可以继续免费收到文章了。每天都会有分享,都是免费订阅,请您放心关注。注:本文转载自网络,不代表本平台立场,仅供…

mysql100多个字段如何优化_MySQL 调优/优化的 100 个建议

MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多,MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境,但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。MySQL监控MySQL服务器硬件和OS(操作系统)调优&…

python时间序列预测不连续怎么办_python – 不连续的时间序列在x轴上绘制日期

我获得了几个月的数据,但在几个月之间缺失了.如果我将整个数据集绘制在一个绘图中(其间有很多空白空间),这看起来很奇怪. 我写了一个小例子脚本来展示它是如何工作的(基于: Python/Matplotlib – Is there a way to make a discontinuous axis?) 问题:我…

普罗米修斯监控java项目_java学到什么程度可以出去实习?

把基础的知识学完,然后再学个框架,比如常见的SSH,SSM之类的,自己能用这个框架做个简单的项目,就可以了简单的来说就是把下方的视频教程学完就可以找工作了(需要完整的资料可以找up)Java零基础初…

mysql中 唯一约束的关键字是_mysql的约束

在mysql设计表中,有个概念叫做约束什么是约束约束英文:constraint约束实际上就是表中数据的限制条件约束种类mysql的约束大概分为以下几种:非空约束(not null)唯一性约束(unique)主键约束(primary key) PK外键约束(foreign key) FK检查约束(目前MySQL不支持、Oracle…

python 容器类型_Python容器类型公共方法总结

以下公共方法支持列表,元组,字典,字符串。 内置函数 Python 包含了以下内置函数: 函数 描述 备注 len(item) 计算容器中元素个数 del(item) 删除变量 del 有两种方式 max(item) 返回容器中元素最大值 如果是字典,只针对…

叉乘点乘混合运算公式_小学36年级必须掌握的数学公式和概念口诀,替孩子收藏一下!...

小学数学需要记住的知识点还是比较多的,看到这些知识点,很多孩子都觉得枯燥,不愿意用心去记。如果我们把一种新的、有趣的记忆方法教给孩子,孩子也会变得有兴趣,因为兴趣是最好的老师。一、20以内进位加法看大数&#…

python图像数独_Python图像识别+KNN求解数独的实现

Python-opencvKNN求解数独最近一直在玩数独,突发奇想实现图像识别求解数独,输入到输出平均需要0.5s。整体思路大概就是识别出图中数字生成list,然后求解。输入输出demo数独采用的是微软自带的Microsoft sudoku软件随便截取的图像,…

上位机与1200组态步骤_西门子1200的HSC的应用实例!

高速计数器寻址CPU 将每个高速计数器的测量值,存储在输入过程映像区内,数据类型为 32 位双整型有符号数,用户可以在设备组态中修改这些存储地址,在程序中可直接访问这些地址,但由于过程映像区受扫描周期影响&#xff0…

cmd代码表白_手把手教你把Python代码转成exe

【文末有福利】很多刚入门的盆友都有疑惑怎么把Python代码转成可执行的exe?,这里行哥统一解决一下这个问题1.在cmd里安装pyintsaller包2.在cmd里输入打包成exe的命令3.问题总结4. pyintsaller --help5. end1.在cmd里安装pyintsaller包第一步安装将Python…

searchview 点击后被覆盖_03实战Jacoco统计代码覆盖

本篇内容主要介绍:在gradle项目中添加jacoco来了解工程的代码覆盖情况。自动化的统计代码覆盖情况,有助于将焦点问题可视化,从而决定什么时候采取什么动作进行改进。Jacoco可以方面的添加在测试执结束,进行代码覆盖率的统计。如果…

电脑功耗软件_台式电脑配置详解!

近期有许多做设计的朋友问我,怎么配一台工作用的电脑,今天就给大家介绍一下电脑的各个组成部分。电脑核心配置,一般指CPU、主板、显卡三大件,一般笔记本电脑不需要考虑主板,只需考虑CPU和显卡两大件。1.CPU的选择现在的…

docker mysql优势_前端使用docker有什么优势呢?

那么如果使用docker有什么优势呢?你觉得docker没啥用,自然是因为你没遇到这样的场景,所以就算强行上了docker,也会觉得非常别扭。想了想前端用docker好像确实不是非常必要,npm build以后出来一堆静态文件,扔…

ios python3.0编程软件_ios编程软件-7款学习Python编程的iPhone/iPad应用

Python部落组织翻译,禁止转载,欢迎转发 Python是一种极受欢迎的编程语言,无论你是为机器人还是树霉派编码,都可以使用Python.想学习这门语言?这7个APP会对你有帮助: Pythonista 3: 这…

spring定时器突然不执行了_非标自动化设备之PLC定时器的时间和程序扫描周期

扫描周期是PLC本身执行指令时的周转时间。PLC执行指令按梯形图是从左向右,从上到下执行。每执行一遍就顺便扫描一遍所有元件状态并按指令执行相应动作。这个是需要时间吧,把这个时间叫扫描周期。并如此无限循环下去。当然扫描周期越短,PLC性能…

python 中arange函数_浅谈Python中range与Numpy中arange的比较

本文先比较range与arange的异同点,再详细介绍各自的用法,然后列举了几个简单的示例,最后对xrange进行了简单的说明。1. range与arange的比较(1)相同点:A、参数的可选性、默认缺省值是一样的;B、结果均包括开始值&#…

python入门小游戏之跳一跳_从零基础开始,用python手把手教你玩跳一跳小游戏,直接打出高分...

这对于很多人来说,可能是已经过时的游戏,但是对于python入门来说,却是一个非常值得学习的项目。TONOW收集了很多有关python入门的项目案例,包含了相应的教程和源码,哪怕你从未接触编程,也通过这些教程&…

如何反映两条曲线的拟合精度_用水平仪如何检测导轨的直线度?

1、水平仪的原理及用途: 气泡型水平仪的水准管是由玻璃制成,水准管内壁是一个具有一定曲率半径的曲面,管内装有液体,当水平仪发生倾斜时,水准管中气泡就向水平仪升高的一端移动,从而确定水平面的…

mfc mysql 选择删除文件_MFC应用实例:[60]删除指定类型的文件

双击“删除文件”按钮添加响应函数OnDelete(),在响应函数OnDelete()中添加一下代码:void CDeleteCertainFolderFileDlg::OnDelete(){UpdateData(true);CString m_extern;switch (m_radio)//获取要删除文件类型的后缀名{case 0:GetDlgItem(IDC_RADIO1)-&g…

嵌套查询和连接查询的效率_Elasticsearch 7.x Nested 嵌套类型查询 | ES 干货

一、什么是 ES Nested 嵌套Elasticsearch 有很多数据类型,大致如下:基本数据类型: string 类型。ES 7.x 中,string 类型会升级为:text 和 keyword。keyword 可以排序;text 默认分词,不可以排序。…