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這篇文章主要介紹python怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)的線性擬合，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
實驗室老師讓給數(shù)據(jù)畫一張線性擬合圖。不會matlab，就琢磨著用python。參照了網(wǎng)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(shù)據(jù)都得到了，非常滿意了
以上是“python怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)的線性擬合”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道！
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