python 最小二乘 leastsq 函数实现

代码修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html

网上百度了一下，主要是两个例子，一个利用了多项式函数，一个就是这个。有些细节没看懂，主要是忽略了p是个参数的数组而非一个数（Python基础问题），纠结完加上注释做个笔记

1. # 修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html
4. ### 最小二乘法 python leastsq###
5. import numpy as np
6. from scipy.optimize import leastsq
8. ###采样点(Xi,Yi)###
9. Xi=np.array([8.19,2.72,6.39,8.71,4.7,2.66,3.78])
10. Yi=np.array([7.01,2.78,6.47,6.71,4.1,4.23,4.05])
15. # p是个数组，表示所有参数!!!
16. ### 定义误差函数，拟合y=kx+b，p[0]表示k，p[1]表示b
17. def error(p,x,y):
19. return (p[0]*x+p[1])-y #x、y都是列表，故返回值也是个列表
24. ###主函数从此开始###
25. # 可能是使用梯度下降法而非矩阵运算，因此需要给定初始参数p0
26. p0=[2,2]
28. Para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi)) #把error函数中除了p以外的参数打包到args中
29. k = Para[0][0]
30. b = Para[0][1]
31. print("k=",k,'\n',"b=",b)
33. ###绘图，看拟合效果###
34. import matplotlib.pyplot as plt
37. plt.scatter(Xi,Yi,color="red",label="Sample Point",linewidth=3) #画样本点
38. x=np.linspace(0,10,100)
39. y=k*x+b
40. plt.plot(x,y,color="orange",label="Fitting Line",linewidth=2) #画拟合直线
41. plt.legend()
42. plt.show()

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转载于:https://www.cnblogs.com/fly2wind/p/6842717.html