python算法之基于最小二乘法的曲线拟合代码篇
本章讲解怎么用python做拟合，首先介绍什么叫曲线拟合，结合实例以及具体的代码阐述如何求解，重在操作，不在数学原理。
曲线拟合的思想
什么叫做拟合呢，这个你可以查查百度什么的，在这不仔细说明。本章主要介绍使用python的内置函数实现多项式函数，指数函数，幂函数的曲线拟合。说白了拟合就是找到一个函数能够符合给定数据的变化趋势。那么如何判定你找到的函数能够很好的符合数据的变化情况呢？这就用到了最小二乘法。至于实现的原理，网上有很多，不多介绍。我们本次主要讲解代码的实现和使用。
代码实现
要拟合，我们首先应该学会绘制散点图。我们使用python的绘制散点图工具包matplotlib.pyplot。具体代码操作如下：
效果如下：
接下来，我们来看看如何拟合：
多项式拟合代码如下：
幂函数拟合代码：
指数合函数拟合代码：
最后说一下引用的库函数：
这样三个函数的编写就完成了，下面只需要调用想拟合的函数，进行拟合就可以了。调用代码如下：
结果展示：
以上呢就是基于最小二乘法的曲线拟合了。如果想要完整的运行代码可以私聊我的！最后将整个代码效果以视频的方式呈现，不明白的可以看视屏讲解。
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拟合算法代码视频讲解
