サンプルプログラム

直線近似してみる（回帰分析）

• Tweet
• 

917 views

• 2020.06.12

• by aromalife
• 0

     

プログラム(Python)

# -*- coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # yの値 f = np.array([2,3,3.5,4,5,7,8.5,9,10]) # xの値を生成 x = np.linspace(1, len(f), len(f)) # 直線近似 a, b = np.polyfit(x, f, 1) # フィッティング直線 fh = a * x + b # グラフ作成 plt.figure(1) # サンプル plt.plot(x, f, label="data") plt.plot(x, fh, label="polyfit") #　ラベル軸 plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") # 凡例 plt.legend() # グリッド plt.grid() # グラフ表示 plt.show()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

# -*- coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt   # yの値 f = np.array([2,3,3.5,4,5,7,8.5,9,10])   # xの値を生成 x = np.linspace(1, len(f), len(f))   # 直線近似 a, b = np.polyfit(x, f, 1)   # フィッティング直線 fh = a * x + b   # グラフ作成 plt.figure(1)   # サンプル plt.plot(x, f,  label="data") plt.plot(x, fh, label="polyfit") #　ラベル軸 plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") # 凡例 plt.legend() # グリッド plt.grid() # グラフ表示 plt.show()

実行結果

PREV

関数の解をもとめてみる（ニュートン法）

NEXT

直線近似してみる（最小二乗法）