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python散点图怎么添加拟合线并显示拟合方程与R方

发布时间:2021-11-07 00:05:43

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polyfit()函数可以使用最小二乘法将一些点拟合成一条曲线。

numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False) # x:要拟合点的横坐标 # y:要拟合点的纵坐标 # deg:自由度.例如:自由度为2,那么拟合出来的曲线就是二次函数,自由度是3,拟合出来的曲线就是3次函数

首先我们先来构造一下需要被拟合的散点

# 解决坐标轴刻度负号乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决中文乱码问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']  import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-1, 1, 0.02) y = 2 * np.sin(x * 2.3) + np.random.rand(len(x))

然后打印一下看看

plt.scatter(x, y) plt.show()

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然后用polyfit函数来把这些点拟合成一条3次曲线

parameter = np.polyfit(x, y, 3)

输出的结果为3次方程的参数,我们可以像下面这样把方程拼接出来

y2 = parameter[0] * x ** 3 + parameter[1] * x ** 2 + parameter[2] * x + parameter[3]

将拟合后的结果打印一下

plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y2, color='g') plt.show()

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还可以使用poly1d()函数帮我们拼接方程,结果是一样的

p = np.poly1d(parameter) plt.scatter(x, y) plt.plot(x, p(x), color='g') plt.show()
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评估指标R方

二维散点进行任意函数的最小二乘拟合

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最小二乘中相关系数与R方的关系推导

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其中,

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利用相关系数矩阵计算R方

correlation = np.corrcoef(y, y2)[0,1]  #相关系数 correlation**2   #R方

先来看下poly1d函数自带的输出结果

p = np.poly1d(parameter,variable='x') print(p)

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这里是把结果输出到两行里了,但是输出到两行是非常不方便的

尝试下自己编写函数,使输出到一行里

parameter=[-2.44919641, -0.01856314,  4.12010434,  0.47296566]  #系数 aa='' deg=3 for i in range(deg+1):         bb=round(parameter[i],2)     #bb是i次项系数         if bb>=0:             if i==0:                 bb=str(bb)             else:                 bb=' +'+str(bb)         else:             bb=' '+str(bb)         if deg==i:             aaaa=aa+bb         else:             aaaa=aa+bb+'x^'+str(deg-i) print(aa)

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封装成函数

def Curve_Fitting(x,y,deg):     parameter = np.polyfit(x, y, deg)    #拟合deg次多项式     p = np.poly1d(parameter)             #拟合deg次多项式     aa=''                               #方程拼接  &mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;     for i in range(deg+1):          bb=round(parameter[i],2)         if bb>0:             if i==0:                 bb=str(bb)             else:                 bb='+'+str(bb)         else:             bb=str(bb)         if deg==i:             aaaa=aa+bb         else:             aaaa=aa+bb+'x^'+str(deg-i)    #方程拼接  &mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;&mdash;     plt.scatter(x, y)     #原始数据散点图     plt.plot(x, p(x), color='g')  # 画拟合曲线    # plt.text(-1,0,aa,fontdict={'size':'10','color':'b'})     plt.legend([aa,round(np.corrcoef(y, p(x))[0,1]**2,2)])   #拼接好的方程和R方放到图例     plt.show() #    print('曲线方程为:',aa) #    print('     r^2为:',round(np.corrcoef(y, p(x))[0,1]**2,2))

利用封装的函数重新画图

Curve_Fitting(x,y,3)

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