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Python poly1d
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最新问答
让我先告诉你，我得到的可能不是我所期望的，也许你可以在这里帮助我。我有以下数据：
>>> x
array([ 3.08, 3.1 , 3.12, 3.14, 3.16, 3 ...
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我有一个带有两个数据集的图，它会产生一个轻微的梯度，其中一条最适合的曲线可能会被重叠。
目前我只找到了一条最合适的直线。我知道scipy.optimize.curve_fit应该能够帮助我，但这需要我 ...
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我有一个非常简单的代码，但在最后我发现的问题，我无法解决或找到任何解决方案。
我画不出情节。我只得到错误属性error:'numpy.float64'对象没有属性'plot'
import pylab ...
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我试图绘制一个函数，它是numpy.poly1d的对象，在我的例子中是y = -x^2 + 7x -7。所以现在我试着把它画成一个很好的抛物线，但是当我画出来的时候，它看起来是这样的：
所以我想知 ...
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我有一个简单的数据
x = numpy.array([1,2,3,
4,5,6,
7,8,9,
1 ...
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我有一个numpy.poly1d多项式，如下所示：
c = np.poly1d([2,-4,-28,62,122,-256,-196,140,392,240,72])
当在范围-2.5 <= ...
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我正在建立一个类来构造某种类型的近似函数（数学函数）。这个近似函数是给定数量的基函数的线性组合，我把它们存储在一个列表中，它将返回一个标量。该类的一个方法需要在每次迭代中更新我的近似函数，方法是将每个 ...
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尽管我是新手，我还是会尽我所能地说出来，请你宽大处理：
我使用下面的代码找到最适合我从物理温度传感器动态读取的数据的多项式：
coefficients = numpy.polyfit(x, y, 2) ...
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对于以下示例代码，如何在绘图上显示最佳拟合方程
x = np.arange(10)
y = 5 * x + 10
plt.plot(x, y, '.')
plt.plot(np.unique(x), ...
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我有一个由多项式1d对象组成的数据帧，我想对数据帧进行分组，然后将组内的所有多项式系数求和，然后除以组中的行数。在
但是，我在处理poly1d对象时遇到了困难。在
def agg_coeffs(df) ...
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我有这样一个数据帧示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFra ...
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我试图用已知的y来求解x值，我得到多项式来拟合我的数据，现在我想知道一个选定的y会落在曲线上的x值。
import numpy as np
x = [50, 25, 12.5, 6.25, 0.62 ...
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