本文实例讲述了Python图像处理之直线和曲线的拟合与绘制。分享给大家供大家参考，具体如下：
在数据处理和绘图中，我们通常会遇到直线或曲线的拟合问题，python中scipy模块的子模块optimize中提供了一个专门用于曲线拟合的函数curve_fit()。
下面通过示例来说明一下如何使用curve_fit()进行直线和曲线的拟合与绘制。
代码如下：
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# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import optimize#直线方程函数def f_1(x, A, B): return A*x + B#二次曲线方程def f_2(x, A, B, C): return A*x*x + B*x + C#三次曲线方程def f_3(x, A, B, C, D): return A*x*x*x + B*x*x + C*x + Ddef plot_test(): plt.figure() #拟合点 x0 = [1, 2, 3, 4, 5] y0 = [1, 3, 8, 18, 36] #绘制散点 plt.scatter(x0[:], y0[:], 25, "red") #直线拟合与绘制 A1, B1 = optimize.curve_fit(f_1, x0, y0)[0] x1 = np.arange(0, 6, 0.01) y1 = A1*x1 + B1 plt.plot(x1, y1, "blue") #二次曲线拟合与绘制 A2, B2, C2 = optimize.curve_fit(f_2, x0, y0)[0] x2 = np.arange(0, 6, 0.01) y2 = A2*x2*x2 + B2*x2 + C2 plt.plot(x2, y2, "green") #三次曲线拟合与绘制 A3, B3, C3, D3= optimize.curve_fit(f_3, x0, y0)[0] x3 = np.arange(0, 6, 0.01) y3 = A3*x3*x3*x3 + B3*x3*x3 + C3*x3 + D3 plt.plot(x3, y3, "purple") plt.title("www.zzvips.com test") plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() returnplot_test() |
拟合和绘制解果如下：
当然，curve_fit()函数不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合和绘制，仿照代码中的形式，可以适用于任意形式的曲线的拟合和绘制，只要定义好合适的曲线方程即可。
如高斯曲线拟合，曲线函数形式如下：
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def f_gauss(x, A, B, C, sigma): return A*np.exp(-(x-B)**2/(2*sigma**2)) + C |
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接：https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/70313176
