Python 中的函数拟合

很多业务场景中，我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据，以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)

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本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合。

通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。

运行结果：

对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可。

运行结果：

python 编程，求多项式的根

t,a,r=0,1,0

while a=100:

空if t==0:

空空r,t=r+a,1

空else:

空空r,t=r-a,0

空a+=2

print r

以f（x）=3x^2-e^x为例，以下为C++代码：

#includeiostream

{

double x;

cout"输入du初始迭代zhi值:"endl;

cinx;

while(abs(f(x))0.00001) x=x-f(x)/fd(x);

cout"计算结果: x="x", f(x)="f(x)endl;

system("pause");

return 0;

运行结果：输入0.9，输出daox=0.910008, f(x)=6.36005e-009

扩展资料：

根据PEP的规定，必须使用4个空格来表示每级缩进（不清楚4个空格的规定如何，在实际编写中可以自定义空格数，但是要满足每级缩进间空格数相等）。使用Tab字符和其它数目的空格虽然都可以编译通过，但不符合编码规范。支持Tab字符和其它数目的空格仅仅是为兼容很旧的的Python程序和某些有问题的编辑程序。

参考资料来源：百度百科-Python

python牛顿法求多项式的根

#includeiostream.h

#includemath.h

#includeconio.h

const int N=200;

//带入原函数后所得的值

double f(float x)

{

return (x*x*x-1.8*x*x+0.15*x+0.65);

}

//带入一阶导函数后所得的值

double f1(double x)

{

return (3*x*x-3.6*x+0.15);

}

//牛顿迭代函数

double F(double x)

{

double x1;

x1=x-1.0*f(x)/f1(x);

return (x1);

}

void main()

{

double x0,D_value,x1,y[4];

int k=0,count=0;

for(;;)

{

if(count==3)break;

cout"输入初始值:";

cinx0;

do

{

k++;

x1=F(x0);

D_value=fabs(x1-x0);

x0=x1;

}

while((D_value0.000005)(k=N));

for(int j=0,flag=0;jcount;j++)

{

if(fabs(y[j]-x1)0.000005)

{ flag=1;

cout"该数值附近的根已经求出，请重新换近似值"endl;

break;

}

}

if(flag==1)

continue;

else

{

cout"方程的一个根："x1","" 迭代次数为："kendl;

y[count]=x1;

count++;

}

//else

//cout"计算失败!"endl;

}

}

//你的程序其实没问题，牛顿迭代法本身循环一次只能找到一个答案，只要再建一个循环控制使

//用迭代法的次数和判断根的个数就行。我又加了一个判断是否有重复的根的循环。

//希望能对你有所帮助。

网页名称：关于python多项式函数的信息
网页路径：http://myzitong.com/article/hihdcd.html