numpy.polynomial.polynomial.Polynomial.fit

方法

classmethod polynomial.polynomial.Polynomial.fit(x, y, deg, domain=None, rcond=None, full=False, w=None, window=None, symbol='x')

对数据进行最小二乘拟合。

返回一个级数实例，该实例是对在 x 处采样的数据 y 的最小二乘拟合。返回实例的域可以指定，这通常会导致更好的拟合，并且减少了病态条件的可能性。

参数：

xarray_like，形状 (M，)

M 个样本点的 x 坐标 (x[i], y[i])。

yarray_like，形状 (M，)

M 个样本点的 y 坐标 (x[i], y[i])。

degint 或 1-D array_like

拟合多项式的次数。如果 deg 是单个整数，则拟合中包含所有直到且包括 deg 次项的项。对于 NumPy 版本 >= 1.11.0，可以使用指定要包含的项的次数的整数列表。

domain{None, [beg, end], []}，可选

用于返回级数的域。如果为 None，则选择覆盖点 x 的最小域。如果为 []，则使用类域。在 NumPy 1.4 中，默认值为类域；在更高版本中为 None。 [] 选项在 numpy 1.5.0 中添加。

rcondfloat，可选

拟合的相对条件数。相对于最大奇异值的较小奇异值将被忽略。默认值为 len(x)*eps，其中 eps 是浮点类型的相对精度，在大多数情况下约为 2e-16。

fullbool，可选

确定返回值性质的开关。当它为 False（默认值）时，只返回系数；当为 True 时，还返回来自奇异值分解的诊断信息。

warray_like，形状 (M，)，可选

权重。如果非 None，则权重 w[i] 应用于 x[i] 处的未平方残差 y[i] - y_hat[i]。理想情况下，权重的选择应使 w[i]*y[i] 的乘积误差都具有相同的方差。当使用逆方差加权时，使用 w[i] = 1/sigma(y[i])。默认值为 None。

window{[beg, end]}，可选

用于返回级数的窗口。默认值为默认的类域。

symbolstr，可选

表示自变量的符号。默认为 'x'。

返回：

new_series级数

表示对数据的最小二乘拟合的级数，并具有调用中指定的域和窗口。如果感兴趣的是未缩放和未平移基多项式的系数，请执行 new_series.convert().coef。

[resid, rank, sv, rcond]list

只有当 full == True 时才会返回这些值。

• resid – 最小二乘拟合的平方残差和

• rank – 缩放的范德蒙德矩阵的数值秩

• sv – 缩放的范德蒙德矩阵的奇异值

• rcond – rcond 的值。

更多详情，请参见 linalg.lstsq。