python实现曲线拟合(numpy,scipy,matplotlib)
| 分类: python |
这两天学习了用python来拟合曲线。
1环境配置
没有ArcGIS 环境的,可以不看下面这段话了。
1.1安装包
python2.7
(32位)https://www.python.org/downloads/
numpy-1.8.1-win32-superpack-python2.7
scipy-0.15.1-win32-superpack-python2.7
matplotlib-1.3.1.win32-py2.7
安装过程中遇见的问题
1 提示
numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,数学计算很方便。
scipy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等.这次还没用到,看介绍很强大,是numpy的升级版。
matplotlib是Python的一种开源的扩展可以绘制各种各种的图表。
二、实例
曲线拟合的例子
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np
import random
import csv
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#设置显示中文
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)#将画布分割成1行1列,图像画在从左到右从上到下的第1块
#阶数为6阶
order=6
#生成曲线上的各个点
dataMat =
np.loadtxt(open("c:\\yandu.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)
size=dataMat.shape
num=size[0]
trandata=np.transpose(dataMat)#矩阵转置
xa=trandata[0]#得到天数数组(横坐标)
ya=trandata[1]#实测盐度值数组
#数据筛选,去除盐度值为零的,提高拟合精度
i=0
x=[]
y=[]
for yy in ya:
#绘制原始数据
ax.plot(x,y,label=u'原始数据',color='m',linestyle='',marker='.')
#计算多项式
c=np.polyfit(x,y,order)#拟合多项式的系数存储在数组c中
yy=np.polyval(c,x)#根据多项式求函数值
#进行曲线绘制
x_new=np.linspace(0, 365, 2000)
f_liner=np.polyval(c,x_new)
#ax.plot(x,y,color='m',linestyle='',marker='.')
ax.plot(x_new,f_liner,label=u'拟合多项式曲线',color='g',linestyle='-',marker='')
# labels标签设置
ax.set_xlim(0, 366)
ax.set_xlabel(u'天')
ax.set_ylabel(u'盐度')
ax.set_title(u'盐度的日变化', bbox={'facecolor':'0.8', 'pad':5})
ax.legend()
plt.show()http://s12/mw690/005UCAXcgy72aER5c5J3b&690

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