重庆分公司,新征程启航
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半对数坐标系一个轴是分度均匀的普通坐标轴,另一个轴是分度不均匀的对数坐标轴。
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数据跟坐标轴没有任何关系,坐标轴只是为了展现数据关系,而不是改变数据关系
Python数据拟合 需要用第三方包,
python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线,当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。
可以百度一下
很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)
本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合。
通过多项式拟合,我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。
运行结果:
对于自定义函数拟合,不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合,它可以适用于任意形式的曲线的拟合,只要定义好合适的曲线方程即可。
运行结果:
在python中有内置的求对数的函数。
log()方法返回x的自然对数,对于x0。
语法
以下是log()方法的语法:
#!/usr/bin/python
import math # This will import math module
print "math.log(100.12) : ", math.log(100.12)
print "math.log(100.72) : ", math.log(100.72)
print "math.log(119L) : ", math.log(119L)
print "math.log(math.pi) : ", math.log(math.pi)
当我们运行上面的程序,它会产生以下结果:
math.log(100.12) : 4.60636946656
math.log(100.72) : 4.61234438974
math.log(119L) : 4.77912349311
math.log(math.pi) : 1.14472988585