實驗室老師讓給數據畫一張線性擬合圖。不會matlab,就琢磨著用python。參照了網上的一些文章,查看了幫助文檔,成功的寫了出來
這里用到了三個庫
            
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
def f_1(x, A, B):
  return A * x + B
plt.figure()
# 擬合點
x0 = [75, 70, 65, 60, 55,50,45,40,35,30]
y0 = [22.44, 22.17, 21.74, 21.37, 20.92,20.67,20.32,20.05,19.84,19.59]
# 繪制散點
plt.scatter(x0[:], y0[:], 3, "red")
# 直線擬合與繪制
A1, B1 = optimize.curve_fit(f_1, x0, y0)[0]
x1 = np.arange(30, 75, 0.01)#30和75要對應x0的兩個端點,0.01為步長
y1 = A1 * x1 + B1
plt.plot(x1, y1, "blue")
print(A1)
print(B1)
plt.title(" ")
plt.xlabel('t')
plt.ylabel('Mt/g')
plt.show()
          
        
          用的到的api:
          
           numpy.arrange
          
           scipy.optimize.curve_fit
        
實驗效果如下,圖像和數據都得到了,非常滿意了
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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