Python中拟合线性方程(最小二乘法)

Python中拟合线性方程(最小二乘法)

一、说明

上一篇文章中介绍了使用matlab实现线性拟合，今天介绍使用Python实现线性拟合。

二、Python实现

数据我们还使用上一篇文章中，涉及到的数据：四个点（x, y）:(1, 6 )，(2, 5 )，(3, 7 )，(4, 10 )。

三、函数介绍

实现线性拟合本篇文章主要使用了curve_fit函数。curve_fit是使用非线性最小二乘法将函数f进行拟合，寻找到最优曲线。即curve_fit函数可以实现线性了，也可以实现非线性的，包括自定义的。
看一下函数的原型：

scipy.optimize.curve_fit（f，xdata，ydata，p0 = None，sigma = None，absolute_sigma = False，check_finite = True，bounds =