本篇文章为大家展示了怎么在python中利用matplotlib拟合直线，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
创新互联建站专注于企业
网络营销推广、网站重做改版、佛山网站定制设计、自适应品牌网站建设、
H5网站设计、
购物商城网站建设、集团公司官网建设、
成都外贸网站建设公司、高端网站制作、响应式网页设计等建站业务，价格优惠性价比高，为佛山等各大城市提供网站开发制作服务。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
def linear_regression(x, y):
N = len(x)
sumx = sum(x)
sumy = sum(y)
sumx2 = sum(x ** 2)
sumxy = sum(x * y)
A = np.mat([[N, sumx], [sumx, sumx2]])
b = np.array([sumy, sumxy])
return np.linalg.solve(A, b)
#单臂
#修改数据1：
X1=np.array([0,20,40,60,80,100,120,140,160,180,200])
Y1=np.array([0,0.02,0.06,0.1,0.13,0.16,0.19,0.22,0.245,0.278,0.3])
#半桥
#修改数据2：
X2=np.array([0,20,40,60,80,100,120,140,160,180,200])
Y2=np.array([0,0.057,0.118,0.185,0.245,0.308,0.376,0.425,0.488,0.544,0.58])
a0, a1 = linear_regression(X1, Y1)
# 生成拟合直线的绘制点
_X1 = [0, 200]
_Y1 = [a0 + a1 * x for x in _X1]
a0, a1 = linear_regression(X2, Y2)
# 生成拟合直线的绘制点
_X2 = [0, 200]
_Y2 = [a0 + a1 * x for x in _X1]
#显示图像
plt.plot( X1, Y1, 'ro', linewidth=2,label="单臂电桥")
plt.plot(_X1, _Y1, 'b',linewidth=2,label='单臂电桥',color='C0')
plt.plot( X2, Y2, 'g^', linewidth=2,label='半桥')
plt.plot(_X2, _Y2, 'b', linewidth=2,label='半桥',color='C1')
plt.xlabel('weight/g')
plt.ylabel('voltage/v')
plt.legend()
plt.show()图例
上述内容就是怎么在python中利用matplotlib拟合直线，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
网页标题：怎么在python中利用matplotlib拟合直线-创新互联
分享地址：
http://cdkjz.cn/article/doshjs.html
