网站三个月没排名,华能电子商务平台,网站可以用什么做,达人室内设计网免费注册为了找到x和y之间的关系#xff0c;并假设这种关系是一个二次函数#xff0c;我们可以使用numpy的polyfit函数来拟合一个二次方程#xff08;即形式为y ax^2 bx c的方程#xff09;。然后#xff0c;我们可以使用matplotlib来绘制散点图#xff0c;并在图上添加最佳拟…为了找到x和y之间的关系并假设这种关系是一个二次函数我们可以使用numpy的polyfit函数来拟合一个二次方程即形式为y ax^2 bx c的方程。然后我们可以使用matplotlib来绘制散点图并在图上添加最佳拟合的二次曲线以及实际值和预测值的标记尽管对于大量数据点来说标记所有点可能会使图表过于拥挤。
以下是完成这些步骤的Python代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义x和y数据
x np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120])
y np.array([1.55, 4.19, 7.3, 10.41, 13.52, 16.62, 19.73, 22.84, 25.94, 29.05, 32.16, 35.27])# 使用polyfit拟合二次多项式
coefficients np.polyfit(x, y, 2)
a, b, c coefficients# 使用拟合的二次方程预测y值
y_pred a * x**2 b * x c# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, labelActual Data)# 绘制最佳拟合的二次曲线
x_line np.linspace(min(x), max(x), 100) # 生成一条平滑的线用于绘图
y_line a * x_line**2 b * x_line c
plt.plot(x_line, y_line, colorred, labelBest Fit Quadratic Curve)# 添加实际值与预测值的标记这里仅标记部分点以避免图表过于拥挤
# 例如我们可以每隔几个点标记一个
for i in range(0, len(x), 3): # 每隔3个点标记一个plt.text(x[i], y[i], f({x[i]:.0f}, {y[i]:.2f}), haright)plt.text(x[i], y_pred[i], fPred: ({x[i]:.0f}, {y_pred[i]:.2f}), haleft, colorred)# 添加标题和轴标签
plt.title(x vs y Relationship (Quadratic Fit))
plt.xlabel(x)
plt.ylabel(y)# 添加图例
plt.legend()# 显示图表
plt.grid(True) # 可选添加网格线
plt.show()在这段代码中我们使用np.polyfit(x, y, 2)来拟合一个二次多项式其中2表示多项式的次数。然后我们使用拟合得到的系数a、b和c来计算预测值y_pred。在绘制图表时我们使用np.linspace生成了一条平滑的线x_line以便更好地可视化二次曲线。最后我们添加了实际值和预测值的标记但仅每隔几个点标记一个以避免图表过于拥挤。
