获取给定值列表的函数

Question

有没有办法可以给python一个像[1,3,4.5,1]这样的值列表，并获得一个与这些值相关的函数？比如y = 3x + 4或类似的东西？

我不想绘制它或任何东西，我只想替换该函数中的值，看看结果会是什么。

编辑：有没有办法python可以计算数据的相关性？就像我给它包含数千个值的列表一样，它返回了我调整到这些值的函数。

Answer 1

根据您对David Heffernan's answer的评论，

  

我想要知道值之间的关系是什么，我有数千个值存储在列表中，我想知道python是否可以告诉我它们是如何相关的。

好像你正在尝试regression analysis（可能是线性回归）并且符合这些值。

您可以在Python中使用NumPy进行线性回归分析。这是来自NumPy食谱的sample。

Answer 2

是的，该函数名为map()。

def y(x):
    return 3*x+4

map(y, [1,3,4.5,1])

map()函数将函数应用于每个项目并返回结果列表。

Answer 3

我假设你想知道序列[1, 2, 3, 4]和[ 1, 3, 4.5, 1]（或者对[(1, 1), (2, 3), (3, 4.5), (4, 1)]）是否与（线性）函数相关。

尝试绘制这些，并查看它们是否形成一个看起来像（直）线的东西。

您还可以查找相关技术。使用基本统计信息检查此网站（查看相关性： Basic Statistics

Answer 4

根据您修改过的问题，我将继续并添加答案。不，没有这样的功能。我想你不太可能找到一个接近任何编程语言的函数。你的定义不够紧，任何事情都不合理。如果我们采用只有两个输入整数的简单情况，那么你可以拥有各种各样的关系：

[10, 1]

可能的关系：

def x(y):
  return y ** 0

def x(y):
  return y / 10

def x(y)
  return y % 10 + 1

......重复一遍。不可否认，其中一些是任意的，但它们是您传入的数组中第一个和第二个值之间的有效关系。当您要求10,15或35个数字之间的关系时，“解决方案”的可能性变得更加荒谬

Answer 5

您正在寻找的是“统计回归”。有很多方法可以做到这一点;这是一个可能有用的网站：Least Squares Regression但最终，这是一个很多书都投入使用的领域。有多项式回归，触发回归，对数......在决定应用哪种模型之前，您必须先了解一些有关数据的信息;如果你在处理之前对数据集的外观没有任何了解，我建议你比较你得到的任何残差，并选择总和最低的数据。

简短回答：不，没有功能。