1、前言

在 MATLAB 中，可以使用 polyfit() 函數(shù)進(jìn)行多項(xiàng)式曲線擬合。polyfit() 函數(shù)可以擬合一個(gè)多項(xiàng)式模型到給定的數(shù)據(jù)點(diǎn)，從而找到最符合這些數(shù)據(jù)點(diǎn)的多項(xiàng)式曲線。以下是關(guān)于 polyfit() 函數(shù)的一些基本說明和示例用法：

語法

p = polyfit(x, y, n)

• x 和 y 是數(shù)據(jù)點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)，分別為列向量。
• n 是要擬合的多項(xiàng)式的階數(shù)。
• p 返回?cái)M合多項(xiàng)式的系數(shù)，按照從高次到低次排列。

示例用法

% 生成一些帶噪聲的數(shù)據(jù)點(diǎn) 
x = 1:10; y = 2*x + 1 + randn(1, 10); 
% 使用 polyfit 進(jìn)行二次曲線擬合 
p = polyfit(x, y, 2); y_fit = polyval(p, x); 
% 可視化結(jié)果 
scatter(x, y, 'b'); % 顯示原始數(shù)據(jù)點(diǎn) 
hold on; plot(x, y_fit, 'r'); % 顯示擬合曲線

在以上示例中，我們首先生成了一些帶有噪聲的數(shù)據(jù)點(diǎn) x 和 y。然后使用 polyfit() 函數(shù)擬合了一個(gè)二次多項(xiàng)式模型到這些數(shù)據(jù)點(diǎn)，并計(jì)算了擬合的曲線上的點(diǎn) y_fit。最后，使用 scatter() 和 plot() 函數(shù)進(jìn)行可視化，展示了原始數(shù)據(jù)點(diǎn)和擬合曲線。

通過 polyfit() 函數(shù)，我們可以方便地進(jìn)行多項(xiàng)式曲線擬合，從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行模型化和分析。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以選擇不同次數(shù)的多項(xiàng)式來進(jìn)行擬合，以獲得較好的擬合效果。

2、polyfit 多項(xiàng)式曲線擬合

簡介

polyfit函數(shù)是numpy中的一個(gè)多項(xiàng)式擬合函數(shù)，它用于擬合給定數(shù)據(jù)點(diǎn)的多項(xiàng)式曲線。多項(xiàng)式擬合是一種常見的數(shù)據(jù)擬合方法，通過擬合一個(gè)高階的多項(xiàng)式函數(shù)來逼近實(shí)際數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布。

polyfit函數(shù)的基本語法為：

如下所示

其中，x和y是數(shù)據(jù)點(diǎn)的x坐標(biāo)和y坐標(biāo)，degree是多項(xiàng)式的階數(shù)。函數(shù)返回一個(gè)包含多項(xiàng)式系數(shù)的數(shù)組，這些系數(shù)可以用來構(gòu)建多項(xiàng)式擬合曲線。coefficients數(shù)組中的元素分別代表多項(xiàng)式的各個(gè)項(xiàng)的系數(shù)，從高次到低次排列。

通過使用polyfit函數(shù)，我們可以得到一個(gè)擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)的多項(xiàng)式曲線，從而用來預(yù)測或者分析數(shù)據(jù)的趨勢。需要注意的是，多項(xiàng)式擬合可能會(huì)出現(xiàn)過擬合或者欠擬合的情況，因此在選擇多項(xiàng)式的階數(shù)時(shí)需要小心。

語法

語法：p = polyfit(x,y,n) 返回次數(shù)為 n 的多項(xiàng)式 p(x) 的系數(shù)，該