python拟合曲线求方程_origin拟合线性曲线及公式

激活谷笔记 • 2025-06-09 19:28 • 阅读 82

在Python中，拟合直线通常使用`scikit-learn`库的`LinearRegression`类，以下是使用该库进行直线拟合的步骤和示例代码：

数据准备：

首先，你需要准备散点数据，这些数据可以是模拟的或通过实验获得，并确保数据包含两个维度的数据：x 和 y。

导入库：

你需要导入`numpy`用于数值计算，`matplotlib`用于数据可视化，以及`scikit-learn`中的`LinearRegression`类进行线性回归拟合。

数据拟合：

使用`LinearRegression`类进行线性回归拟合，得到拟合直线的参数。

绘制拟合直线：

使用`matplotlib`绘制散点图和拟合直线。

下面是一个简单的示例代码：

 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression 假设 x_data 和 y_data 是我们的散点数据 x_data = np.array（[1, 2, 3, 4, 5]） y_data = np.array（[2, 3, 4, 5, 6]） 将 x_data 转换为列向量 x_data = x_data[:, np.newaxis] 创建线性回归模型并拟合数据 model = LinearRegression（） model.fit（x_data, y_data） 提取拟合直线的斜率和截距 slope = model.coef_ intercept = model.intercept_ 绘制拟合直线 plt.scatter（x_data, y_data, color='blue'） 散点图 plt.plot（x_data, slope * x_data + intercept, color='red'） 拟合直线 plt.show（）

这段代码首先生成了一些散点数据，然后使用`LinearRegression`对这些数据进行了拟合，并绘制了拟合的直线。

python拟合曲线求方程_origin拟合线性曲线及公式

数据准备：

导入库：

数据拟合：

绘制拟合直线：

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