用Python（正弦波？）拟合数据

问题描述：

import numpy as np 
from scipy.optimize 
import curve_fit 

xdata = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) 
ydata = np.array([26.2, 27.2, 27.9, 27.9, 27.2, 26.2, 25.3, 24.5, 24.2, 24.4, 24.7, 25.4]) 

def func(x, p1,p2,p3): 
    return p1 + p3*np.sin(p2*x) 

popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata,p0=(25.931, 0.5629,1.8978)) 

import matplotlib.pylab as plt 
plt.plot(xdata, ydata,'o') 
plt.plot(xdata, func(xdata, popt[0], popt[1], popt[2]),linewidth=2, color = 'red') 
plt.show()

我对结果不满意。我怎样才能更好地适应？我定义的函数是否需要更复杂？我需要一种完全不同的方法，另一种方法吗？

我也尝试过这种做法：

from scipy.interpolate import interp1d 
f = interp1d(xdata, ydata, kind='cubic') 
xnew = np.linspace(0, 11, num=100, endpoint=True) 
plt.plot(xdata, ydata, 'o', xnew, f(xnew), '-', color = 'blue')

结果看起来更漂亮。我正在寻找绘制时给出类似结果的拟合方法。我很抱歉无法更清楚地表达它。这可能已经是问题:(

你有什么不满意的？你如何期待我们猜测？ – Julien

你的'func'的return语句应该缩进。 – Ian

答

最后的一部分，np.polyfit()得到期望的结果：

z = np.polyfit(xdata, ydata, 6) 
f = np.poly1d(z) 

x_new = np.linspace(xdata[0], xdata[-1], 150) 
y_new = f(x_new) 

plt.plot(xdata,ydata,'o', x_new, y_new)

我想，我的问题的最重要的部分是错误的假设，我的数据是像一个正弦波。 ..

用Python（正弦波？）拟合数据

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