擅长:python、mysql、java
<p>只需将这些具有匹配x值的点作为法线点添加,然后可以添加一条最佳拟合线,如下所示:</p>
<pre><code>import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyfit
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1,2,3,4,5,6,6,6,7,7,8])
y = np.array([1,2,4,8,16,32,34,30,61,65,120])
# Fit with polyfit
b, m = polyfit(x, y, 1)
plt.plot(x, y, '.')
plt.plot(x, b + m * x, '-')
plt.show()
</code></pre>
<p>产生<a href="https://i.stack.imgur.com/LmAui.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/LmAui.png" alt="graph"/></a>。<br/>
请注意,直线不适合我的示例数据,但我在编写它时没有考虑到这一点:)使用polyfit,您还可以更改拟合度,以及获得渐变*和偏移的误差裕度。在</p>
<p>*(或其他多项式系数)</p>