python matplotlib擬合直線的實(shí)現(xiàn)

更新時(shí)間：2019年11月19日 11:19:16 作者：-零

這篇文章主要介紹了python matplotlib擬合直線的實(shí)現(xiàn),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下

代碼如下

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
def linear_regression(x, y):
  N = len(x)
  sumx = sum(x)
  sumy = sum(y)
  sumx2 = sum(x ** 2)
  sumxy = sum(x * y)
  A = np.mat([[N, sumx], [sumx, sumx2]])
  b = np.array([sumy, sumxy])
  return np.linalg.solve(A, b)

#單臂
#修改數(shù)據(jù)1：
X1=np.array([0,20,40,60,80,100,120,140,160,180,200])
Y1=np.array([0,0.02,0.06,0.1,0.13,0.16,0.19,0.22,0.245,0.278,0.3])

#半橋
#修改數(shù)據(jù)2：
X2=np.array([0,20,40,60,80,100,120,140,160,180,200])
Y2=np.array([0,0.057,0.118,0.185,0.245,0.308,0.376,0.425,0.488,0.544,0.58])

a0, a1 = linear_regression(X1, Y1)
# 生成擬合直線的繪制點(diǎn)
_X1 = [0, 200]
_Y1 = [a0 + a1 * x for x in _X1]

a0, a1 = linear_regression(X2, Y2)
# 生成擬合直線的繪制點(diǎn)
_X2 = [0, 200]
_Y2 = [a0 + a1 * x for x in _X1]
#顯示圖像
plt.plot( X1, Y1, 'ro', linewidth=2,label="單臂電橋")
plt.plot(_X1, _Y1, 'b',linewidth=2,label='單臂電橋',color='C0')
plt.plot( X2, Y2, 'g^', linewidth=2,label='半橋')
plt.plot(_X2, _Y2, 'b', linewidth=2,label='半橋',color='C1')
plt.xlabel('weight/g')
plt.ylabel('voltage/v')
plt.legend()
plt.show()

圖例

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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