Python phù hợp với dòng

Dash là một khung nguồn mở để xây dựng các ứng dụng phân tích, không yêu cầu Javascript và nó được tích hợp chặt chẽ với thư viện vẽ đồ thị Plotly

Tìm hiểu về cách cài đặt Dash tại https. // dấu gạch ngang. mảnh đất. ly/cài đặt

Ở mọi nơi trong trang này mà bạn thấy

np.polyval[poly, x]

0, bạn có thể hiển thị cùng một hình trong ứng dụng Dash bằng cách chuyển nó tới đối số

np.polyval[poly, x]

1 của thành phần

np.polyval[poly, x]

2 từ gói

np.polyval[poly, x]

3 tích hợp như thế này

Điều chỉnh đường cong là một công cụ mạnh mẽ khi chúng ta muốn xác định hoặc mô hình hóa mối quan hệ giữa hai bộ dữ liệu và được thực hiện bằng cách tìm hàm hoặc đường cong phù hợp nhất trên toàn bộ phạm vi. Hàm này sau đó có thể được sử dụng để nội suy dữ liệu trong phạm vi đã cho hoặc ngoại suy các giá trị có thể có bên ngoài phạm vi

Hình thức khớp đường cong phổ biến nhất là hồi quy tuyến tính, trong đó chúng tôi tìm đường mô tả đúng nhất mối quan hệ của một biến với biến khác và sử dụng đường đó để dự đoán. Tuy nhiên, tất cả chúng ta đều biết rằng hầu hết dữ liệu không có mối quan hệ tuyến tính và khi đó đa thức là cách khớp tốt hơn

Khớp đa thức tuân theo cùng một khái niệm như khớp tuyến tính nhưng ở đây, chúng tôi đang sử dụng đa thức bậc n để mô tả mối quan hệ của dữ liệu của chúng tôi. Tuy nhiên, cả hai đều đang sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất để xác định các hàm phù hợp nhất

Trong python, cách phổ biến nhất để khớp đường cong là sử dụng hàm khớp đường cong trong scipy

from scipy.optimize import curve_fit

Đây là một cách tiếp cận tốt vì phương pháp này có thể được sử dụng để khớp tất cả các hàm, không chỉ đa thức và mã duy nhất bạn cần thay đổi là mã của hàm mà bạn muốn khớp với dữ liệu của mình

Tuy nhiên, một vấn đề nảy sinh, ít nhất là trong việc khớp đa thức, khi bạn muốn tìm bậc tốt nhất phù hợp với dữ liệu của mình. Có, bạn vẫn có thể viết một hàm cho việc này nhưng điều đó thực sự làm phức tạp phần viết mã và khiến bạn có ít thời gian hơn để thực hiện phân tích thực tế

Điều tốt là numpy có chức năng tích hợp sẵn để khớp và có thể được gọi bằng cách gọi đơn giản là numpy. đa năng

Đây là một mã ví dụ để sử dụng mã này thay vì phương pháp khớp đường cong thông thường trong python

Cái này sẽ dễ hơn một chút so với độ dốc. Chúng tôi có thể tiết kiệm một vài dòng bằng cách kết hợp chức năng này vào chức năng khác của chúng tôi. Chúng tôi sẽ đổi tên nó thành

def best_fit_slope_and_intercept[xs,ys]:
    m = [[[mean[xs]*mean[ys]] - mean[xs*ys]] /
         [[mean[xs]*mean[xs]] - mean[xs*xs]]]
    
    b = mean[ys] - m*mean[xs]
    
    return m, b

0

Tiếp theo, chúng ta có thể điền vào.

def best_fit_slope_and_intercept[xs,ys]:
    m = [[[mean[xs]*mean[ys]] - mean[xs*ys]] /
         [[mean[xs]*mean[xs]] - mean[xs*xs]]]
    
    b = mean[ys] - m*mean[xs]
    
    return m, b

1, và trả về m và b

def best_fit_slope_and_intercept[xs,ys]:
    m = [[[mean[xs]*mean[ys]] - mean[xs*ys]] /
         [[mean[xs]*mean[xs]] - mean[xs*xs]]]
    
    b = mean[ys] - m*mean[xs]
    
    return m, b

Bây giờ chúng ta có thể gọi nó với.

def best_fit_slope_and_intercept[xs,ys]:
    m = [[[mean[xs]*mean[ys]] - mean[xs*ys]] /
         [[mean[xs]*mean[xs]] - mean[xs*xs]]]
    
    b = mean[ys] - m*mean[xs]
    
    return m, b

2

Mã đầy đủ của chúng tôi cho đến thời điểm này

________số 8

Đầu ra phải là.

def best_fit_slope_and_intercept[xs,ys]:
    m = [[[mean[xs]*mean[ys]] - mean[xs*ys]] /
         [[mean[xs]*mean[xs]] - mean[xs*xs]]]
    
    b = mean[ys] - m*mean[xs]
    
    return m, b

3

Bây giờ chúng ta chỉ cần tạo một dòng cho dữ liệu

Nhớ lại rằng

def best_fit_slope_and_intercept[xs,ys]:
    m = [[[mean[xs]*mean[ys]] - mean[xs*ys]] /
         [[mean[xs]*mean[xs]] - mean[xs*xs]]]
    
    b = mean[ys] - m*mean[xs]
    
    return m, b

4. Chúng ta có thể tạo một chức năng cho việc này. hoặc chỉ cần hạ gục nó trong một vòng lặp 1 lớp duy nhất

poly = np.polyfit[x, sine, deg=5]

1

Vòng lặp 1 lớp lót ở trên cũng giống như làm

poly = np.polyfit[x, sine, deg=5]

2

Tuyệt vời, cuối cùng chúng ta hãy gặt hái thành quả lao động của mình. Thêm các mục nhập sau

poly = np.polyfit[x, sine, deg=5]

3

Điều này sẽ cho phép chúng tôi tạo các biểu đồ và làm cho chúng không quá xấu. Bây giờ ở cuối

poly = np.polyfit[x, sine, deg=5]

4

Đầu tiên, chúng tôi vẽ một biểu đồ phân tán của dữ liệu hiện có, sau đó chúng tôi vẽ biểu đồ đường hồi quy của mình, rồi cuối cùng hiển thị nó. Nếu chưa quen thuộc với , bạn có thể xem loạt bài hướng dẫn Trực quan hóa dữ liệu với Python và Matplotlib

đầu ra

Xin chúc mừng vì đã tiến xa đến mức này. Vì vậy, làm thế nào bạn có thể thực sự đưa ra dự đoán dựa trên mô hình mà bạn vừa thực hiện? . Ví dụ, hãy dự đoán một vài điểm

poly = np.polyfit[x, sine, deg=5]

6

Chúng tôi có dữ liệu đầu vào, có thể nói là "tính năng" của chúng tôi. nhãn là gì?

poly = np.polyfit[x, sine, deg=5]

7

đầu ra.

def best_fit_slope_and_intercept[xs,ys]:
    m = [[[mean[xs]*mean[ys]] - mean[xs*ys]] /
         [[mean[xs]*mean[xs]] - mean[xs*xs]]]
    
    b = mean[ys] - m*mean[xs]
    
    return m, b

6

Chúng ta thậm chí có thể vẽ đồ thị

poly = np.polyfit[x, sine, deg=5]

9

đầu ra

Bây giờ chúng tôi biết cách tạo các mô hình của riêng mình, điều này thật tuyệt, nhưng chúng tôi vẫn đang thiếu một thứ không thể thiếu. làm thế nào chính xác là mô hình của chúng tôi?