我需要对熊猫的数据拟合一个线性方程,根据直线的拟合(R^2值),我需要删除数据的行。我使用的是SciPy线性回归函数。我尝试过几种方法,但还没有找到一种我需要它的方式,比如:
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress([df['p_rel',df['y_BET'])
r_sq = r_value ** 2
if r_sq < 0.995:
'''remove last row from dataframe and run linregres
我是蟒蛇的初学者。我有一个excel文件。它有4列。第一柱为日期,其它柱分别为速度(v)、温度(t)和压力(p)。此excel文件包含一年的数据。这是我的excel文件的一个示例。
Date V t p
2016-01-01 0.01 2 7
2016-01-02 0.04 2.1 6.6
.
.
.
2016-12-30 0.07 4 5
我想用线性方程拟合温度和压力与速度的关系。
V = a*t+b*p+c
我想用曲线拟合的方法找出a,b,c。我想我应该用一个循环!这是我的密码。
import pandas as pd
如何有效地存储直线(无限长,而不是线段)?
这不是如何以编程方式表示几何线?的复制,因为链接的问题是关于3D的,它没有回答这个问题中反映的主要问题。
直线的
定义:
这个问题是关于数据结构,而不是用户界面。我不关心方程是如何定义或表示的(因为我不是在制作图形计算器)。
基本上,直线是一个方程(不一定是x或y的函数),当在直角坐标系上绘制时,在任意截距(假定浮点范围没有超过)时,直线会产生无限长的任意倾角(斜率)。
因此,这些都是有效的直线方程:
y = x
y = -2x
y = x + 3
y = 4x + 5
x = 6
y = 7
它们都代表一条直线,如https://www.desmo
我想使用gnuplot来获得许多曲线的一次多项式方程(F(x)=a*x+b)的拟合参数。有些曲线精确地表示为直线。
例如,如果我的数据看起来像
1 1
2 2
3 3
4 4
它可以用f(x)=x (参数a=0,b=0)表示。
但是下面的gnuplot代码
# regression line
f(x) = a*x + b
fit f(x) './test.dat' u 1:2 via a, b
无法计算拟合参数,给出以下消息
Singular matrix in Invert_RtR
更新:如果我定义了fit函数的迭代次数,那么gnuplot似乎不会“崩溃”
FIT_MAXI