• Python运行环境与编辑环境；
• Matplotlib.pyplot图形库，可用于快速绘制2D图表，与matlab中的plot命令类似，而且用法也基本相同。

代码:[python] view plain copy

• # coding=utf-8
  
• 
  
• '''''
• 作者:Jairus Chan
• 程序:多项式曲线拟合算法
• '''
  
• import matplotlib.pyplot as plt  
• import math  
• import numpy  
• import random  
• 
  
• fig = plt.figure()  
• ax = fig.add_subplot(111)  
• 
  
• #阶数为9阶
  
• order=9
  
• 
  
• #生成曲线上的各个点
  
• x = numpy.arange(-1,1,0.02)  
• y = [((a*a-1)*(a*a-1)*(a*a-1)+0.5)*numpy.sin(a*2) for a in x]  
• #ax.plot(x,y,color='r',linestyle='-',marker='')
  
• #,label="(a*a-1)*(a*a-1)*(a*a-1)+0.5"
  
• 
  
• #生成的曲线上的各个点偏移一下，并放入到xa,ya中去
  
• i=0
  
• xa=[]  
• ya=[]  
• for xx in x:  
•     yy=y  
•     d=float(random.randint(60,140))/100
  
•     #ax.plot([xx*d],[yy*d],color='m',linestyle='',marker='.')
  
•     i+=1
  
•     xa.append(xx*d)  
•     ya.append(yy*d)  
• 
  
• '''''for i in range(0,5):
•     xx=float(random.randint(-100,100))/100
•     yy=float(random.randint(-60,60))/100
•     xa.append(xx)
•     ya.append(yy)'''
  
• 
  
• ax.plot(xa,ya,color='m',linestyle='',marker='.')  
• 
  
• 
  
• #进行曲线拟合
  
• matA=[]  
• for i in range(0,order+1):  
•     matA1=[]  
•     for j in range(0,order+1):  
•         tx=0.0
  
•         for k in range(0,len(xa)):  
•             dx=1.0
  
•             for l in range(0,j+i):  
•                 dx=dx*xa[k]  
•             tx+=dx  
•         matA1.append(tx)  
•     matA.append(matA1)  
• 
  
• #print(len(xa))
  
• #print(matA[0][0])
  
• matA=numpy.array(matA)  
• 
  
• matB=[]  
• for i in range(0,order+1):  
•     ty=0.0
  
•     for k in range(0,len(xa)):  
•         dy=1.0
  
•         for l in range(0,i):  
•             dy=dy*xa[k]  
•         ty+=ya[k]*dy  
•     matB.append(ty)  
• 
  
• matB=numpy.array(matB)  
• 
  
• matAA=numpy.linalg.solve(matA,matB)  
• 
  
• #画出拟合后的曲线
  
• #print(matAA)
  
• xxa= numpy.arange(-1,1.06,0.01)  
• yya=[]  
• for i in range(0,len(xxa)):  
•     yy=0.0
  
•     for j in range(0,order+1):  
•         dy=1.0
  
•         for k in range(0,j):  
•             dy*=xxa  
•         dy*=matAA[j]  
•         yy+=dy  
•     yya.append(yy)  
• ax.plot(xxa,yya,color='g',linestyle='-',marker='')  
• 
  
• ax.legend()  
• plt.show()  

运行效果:

本博客中所有的博文都为笔者（Jairus Chan）原创。

如需转载，请标明出处：http://blog.csdn.net/JairusChan。

---

欢迎光临 电子技术论坛_中国专业的电子工程师学习交流社区-中电网技术论坛 (http://bbs.eccn.com/)

Powered by Discuz! 7.0.0