scipy.curve_fit（）返回多行

Question

我是python的新手，并尝试使用以下代码来适应数据集分发。实际数据是包含两列的列表 - 预测市场价格和实际市场价格。我试图使用scipy.curve_fit()，但它给了我很多线在同一个地方绘制。任何帮助表示赞赏。

# import the necessary modules and define a func.
from scipy.optimize import curve_fit

def func(x, a, b, c):
    return a * x** b + c

# my data
pred_data = [3.0,1.0,1.0,7.0,6.0,1.0,7.0,4.0,9.0,3.0,5.0,5.0,2.0,6.0,8.0]
actu_data =[ 3.84,1.55,1.15,7.56,6.64,1.09,7.12,4.17,9.45,3.12,5.37,5.65,1.92,6.27,7.63]
popt, pcov = curve_fit(func, pred_data, actu_data)

#adjusting y 
yaj = func(pred_data, popt[0],popt[1], popt[2])

# plot the data
plt.plot(pred_data,actu_data, 'ro', label = 'Data')
plt.plot(pred_data,yaj,'b--', label = 'Best fit')

plt.legend()
plt.show()

Answer 1

Scipy不会生成多行，奇怪的输出是由您将未排序的数据呈现给matplotlib的方式引起的。对x值进行排序，得到所需的输出：

from scipy.optimize import curve_fit

def func(x, a, b, c):
    return a * x** b + c

# my data
pred_data = [3.0,1.0,1.0,7.0,6.0,1.0,7.0,4.0,9.0,3.0,5.0,5.0,2.0,6.0,8.0]
actu_data =[ 3.84,1.55,1.15,7.56,6.64,1.09,7.12,4.17,9.45,3.12,5.37,5.65,1.92,6.27,7.63]
popt, pcov = curve_fit(func, pred_data, actu_data)

#adjusting y 
yaj = func(sorted(pred_data), *popt)

# plot the data
plt.plot(pred_data,actu_data, 'ro', label = 'Data')
plt.plot(sorted(pred_data),yaj,'b--', label = 'Best fit')

plt.legend()
plt.show()

更好的方法当然是为你的x值定义一个均匀间隔的高分辨率数组，并计算这个数组的拟合，以便更平滑地表示你的拟合函数：

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np

def func(x, a, b, c):
    return a * x** b + c

# my data
pred_data = [3.0,1.0,1.0,7.0,6.0,1.0,7.0,4.0,9.0,3.0,5.0,5.0,2.0,6.0,8.0]
actu_data =[ 3.84,1.55,1.15,7.56,6.64,1.09,7.12,4.17,9.45,3.12,5.37,5.65,1.92,6.27,7.63]
popt, pcov = curve_fit(func, pred_data, actu_data)

xaj = np.linspace(min(pred_data), max(pred_data), 1000)
yaj = func(xaj, *popt)

# plot the data
plt.plot(pred_data,actu_data, 'ro', label = 'Data')
plt.plot(xaj, yaj,'b--', label = 'Best fit')

plt.legend()
plt.show()