多项式方程参数答案

【问题标题】：polynomial equation parameters多项式方程参数
【发布时间】：2014-02-24 19:35:32
【问题描述】：

我有一些需要多项式方程的 2D 采样点。我只发现了这样的东西：

from scipy.interpolate import barycentric_interpolate
// x and y are given as lists
yi = barycentric_interpolate(x, y, xi)

但在这种情况下，我只能得到属于某些 xi 值的 y 值——这不是我想要的。我需要方程（多项式方程的参数）。我怎样才能收到这个？

【问题讨论】：

标签： python scipy interpolation

【解决方案1】：

numpy.polyfit

拟合一个多项式 p(x) = p[0] * x**deg + ... + p[deg] 度为点 (x, y)。返回系数 p 的向量，它最小化平方误差。

文档中的示例：

>>> x = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0,  4.0,  5.0])
>>> y = np.array([0.0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8, -1.0])
>>> z = np.polyfit(x, y, 3)
>>> z
array([ 0.08703704, -0.81349206,  1.69312169, -0.03968254])

【讨论】：

谢谢，这正是我一直在寻找的！

【解决方案2】：

scipy.optimize.curve_fit 可以拟合任意函数并获得其系数

【讨论】：