如下所示: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) #列出实验数据 point=[[2,3,48],[4,5,50],[5,7,51],[8,9,55],[9,12,56]] plt.xlabel(X1) plt.ylabel(X2) #表示矩阵中的值 ISum = 0.0 X1Sum = 0.0 X2Sum = 0.0 X1_2Sum = 0.0 X1X2Sum
2022-03-08 09:32:09 31KB python 数据拟合 方法
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多元函数拟合。如 电视机和收音机价格多销售额的影响,此时自变量有两个。 python 解法: import numpy as np import pandas as pd #import statsmodels.api as sm #方法一 import statsmodels.formula.api as smf #方法二 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D df = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertisin
2021-12-06 15:54:54 209KB python 数据拟合 方法
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主要介绍了python 对任意数据和曲线进行拟合并求出函数表达式的三种解决方案,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
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