此处利用该函数对一段弧线使用圆方程进行了拟合,并通过Matplotlib模块进行了作图,程序内容如下:
Python的使用中需要导入相应的模块 , 此处首先用 import 语句
分别导入了numpy, leastsq与pylab模块,其中numpy模块常用用与数组类型的建立,读入等过程 。leastsq则为最小二乘法拟合函数 。pylab是绘图模块 。
接下来python拟合检验函数我们需要读入需要进行拟合的数据,这里使用了 numpy.loadtxt() 函数:
其参数有:
进行拟合时,首先我们需要定义一个目标函数 。对于圆的方程,我们需要圆心坐标(a,b)以及半径r三个参数,方便起见用p来存储:
紧接着就可以进行拟合了, leastsq() 函数需要至少提供拟合的函数名与参数的初始值:
返回的结果为一数组,分别为拟合得到的参数与其误差值等,这里只取拟合参数值 。
leastsq() 的参数具体有:
输出选项有:
最后我们可以将原数据与拟合结果一同做成线状图,可采用 pylab.plot() 函数:
pylab.plot() 函数需提供两列数组作为输入,其python拟合检验函数他参数可调控线条颜色,形状 , 粗细以及对应名称等性质 。视需求而定,此处不做详解 。
pylab.legend() 函数可以调控图像标签的位置,有无边框等性质 。
pylab.annotate() 函数设置注释 , 需至少提供注释内容与放置位置坐标的参数 。
pylab.show() 函数用于显示图像 。
最终结果如下图所示:
用Python作科学计算
numpy.loadtxt
scipy.optimize.leastsq
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