标签：plt -- 第三天 poly1d polyfit 拟合 np 优化 mx
就第二天对数据处理的程序显得十分臃肿，语句代码复用率差，不便于深刻理解，
因此，对程序进行了优化
#coding:utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
"""网络流量使用的数据分析"""
def play_model(x,y,models,mx=None,ymax=None,xmin=None):
'''
编写函数是可根据需要添加参数
本例的设计步骤：
1.先做出绘制原始数据散点图的函数
2.根据需要添加添加绘制拟合后需要的方式
:param models: 返回线性拟合方式组成的列表
:param mx: 采样点数的设置
:param ymax: 限制y轴的最大呈现值
:param xmin: 设置x轴起始参数
'''
plt.clf()
plt.scatter(x,y,s=10)
plt.title("Wbe traffic over the last month")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Hits/hour")
#xticks(a,b)在a的位置贴上标签b
plt.xticks([w*7*24 for w in range(10)],["week %i"%w for w in range(10)])
#做拟合曲线
if models:
if(mx==None):
mx=np.linspace(0,x[-1],1000)
#zip返回的是相应元素组成的列表
for model,linestyle,color in zip(models,linestyles,colors):
plt.plot(mx,model(mx),linestyle=linestyle,linewidth=2,c=color)
plt.legend(["d=%i"%m.order for m in models],loc="upper left")
#自动调整图像显示的比例
plt.autoscale(tight=True)
plt.ylim(0)
if ymax:
plt.ylim(ymax=ymax)
if xmin:
plt.xlim(xmin=xmin)
plt.grid()
plt.show()
def error(f,x,y):
'''
计算误差
:param f:拟合后的函数值
:param x: 拟合曲线在实际数据中的取值
:param y: 实际数据值
'''
return(np.sum((f(x)-y)**2))
if __name__=="__main__":
# 获取数据
linestyles=['-','--',':','-.','--']
colors=['g','k','b','r','m']
data=np.genfromtxt("F:\SOFT DOWNLOAD\\1400OS_Code\\1400OS_01_Codes\data\web_traffic.tsv",delimiter="\t")
#利用特殊索引将获取的二维数据进行分割
x=data[:,0]
y=data[:,1]
#判断在数据中是否有无效数据
x = x[~np.isnan(y)]
y = y[~np.isnan(y)]
#play_model(x,y,None)
#进行多阶拟合
fp1=np.polyfit(x,y,1)
f1=np.poly1d(fp1)
fp2=np.polyfit(x,y,2)
f2=np.poly1d(fp2)
fp3=np.polyfit(x,y,3)
f3=np.poly1d(fp3)
fp4=np.polyfit(x,y,10)
f4=np.poly1d(fp4)
fp5=np.polyfit(x,y,50)
f5=np.poly1d(fp5)
play_model(x,y,[f1,f2,f3,f4,f5])
for i in [f1,f2,f3,f4,f5]:
print(error(i,x,y))
结果为
将数据扩展
mx = np.linspace(0 * 7 * 24, 6 * 7 * 24, 100)
play_model(x,y,[f1,f2,f3,f4,f5],mx,ymax=10000,xmin=0*7*24)
结果
当得到此图后发现并不能无论拟合的阶数是多少，都无法的到一个较好的模型去解释这个数据未来的走向
因此我们利用其转折点前后的数据进行拟合,三阶误差最少
x = x[~np.isnan(y)]
y = y[~np.isnan(y)]
#采用转折点后的数据进行拟合
turn=int(3.5*7*24)
xa=x[turn:]
ya=y[turn:]
#play_model(x,y,None)
#进行多阶拟合
fp1=np.polyfit(xa,ya,1)
f1=np.poly1d(fp1)
fp2=np.polyfit(xa,ya,2)
f2=np.poly1d(fp2)
fp3=np.polyfit(xa,ya,3)
f3=np.poly1d(fp3)
fp4=np.polyfit(xa,ya,10)
f4=np.poly1d(fp4)
fp5=np.polyfit(xa,ya,50)
f5=np.poly1d(fp5)
mx = np.linspace(0 * 7 * 24, 6 * 7 * 24, 100)
play_model(x,y,[f1,f2,f3,f4,f5],mx,ymax=10000,xmin=0*7*24)
for i in [f1,f2,f3,f4,f5]:
print(error(i,x,y))
误差数据为：
30035502983.24833 54112491928.51646 1897459097.0429592 3.699240506614672e+21 1.7321217468080033e+25
当得出最小误差后拟合后，我们即可对数据进行预测。
标签：plt,--,第三天,poly1d,polyfit,拟合,np,优化,mx 来源： https://www.cnblogs.com/Lzj-123/p/13795565.html
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