有没有办法绘制一个没有功能的最佳拟合曲线？蟒蛇

Question

我需要绘制最佳拟合的平滑曲线，但我发现的所有方法都使用scipy.optimize.curve_fit（），这需要知道与x和y相关的函数。对于基本散点图有没有更简单的方法呢？

我试图获得曲线：

import matplotlib.pyplot as plot

x = range(30)
y = [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 4, 5, 8, 12, 13, 14, 12, 11, 9, 6, 5, 4, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ]

plot.plot(x, y, "o")
plot.show()

非常感谢任何帮助。

Answer 1

通常在不猜测生成函数的情况下平滑，人们使用样条曲线。以下是使用您的数据的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import UnivariateSpline
import numpy as np

x = range(30)
y = [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 4, 5, 8, 12, 13, 14, 12, 11, 9, 6, 5, 4, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ]

s = UnivariateSpline(x, y, s=5)
xs = np.linspace(0, 29, 100)
ys = s(xs)

plt.plot(x, y, 'o')
plt.plot(xs, ys)
plt.show()

正如您可能已经猜到的那样，关键字s用于设置拟合与数据的匹配程度，其中s=0将遍历每个点。

样条曲线基本上将简单函数拟合到曲线的局部点集，然后匹配边界处的导数以连接这些局部曲线，以使最终结果看起来平滑。

scipy中有多种样条线例程可供选择。