python对数函数曲线 python 对数函数

Python 中的函数拟合

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：

相关问答

Q1: python中使用半对数坐标时怎样进行直线拟合？

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。

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

Q2: 怎样用python画对数图

1、用python画出log1.5(x),log(2x),log(3x)

[python] view plain copy

import numpy as np

import math

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(0.05,3,0.05)

y1=[math.log(a,1.5)for a in x]

y2=[math.log(a,2)for a in x]

y3=[math.log(a,3)for a in x]

plot1=plt.plot(x,y1,'-g',label="log1.5(x)")

plot2=plt.plot(x,y2,'-r',label="log2(x)")

plot3=plt.plot(x,y3,'-b',label="log3(x)")

plt.legend(loc='lower right')

plt.show()

2、输出结果

关于python对数函数曲线和python 对数函数的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。