numpy.polynomial.polynomial.Polynomial.fit

метод

classmethod Polynomial.fit(x, y, deg, domain=None, rcond=None, full=False, w=None, window=None) [source]

Наименьшие квадраты подгонки к данным.

Возвращает экземпляр ряда, являющийся наименьшими квадратами подгонкой к данным, взятым на x. Область возвращаемого экземпляра может быть указана, и это часто приводит к лучшей подгонке с меньшей вероятностью плохого обусловливания.

Параметры:

x : array_like, shape (M,) Координаты x M точек выборки (x[i], y[i]). y : array_like, shape (M,) or (M, K) Координаты y точек выборки. Несколько наборов точек выборки, имеющих общие координаты x, могут быть подогнаны одновременно, передав двумерный массив, содержащий один набор данных в каждом столбце. deg : int or 1-D array_like Степень(и) аппроксимирующих полиномов. Если deg представляет собой целое число, все члены до и включая deg член включаются в подгонку. Для версий NumPy >= 1.11.0 вместо этого можно использовать список целых чисел, определяющих степени членов, которые нужно включить. domain : {None, [beg, end], []}, optional Область, используемая для возвращаемого ряда. Если None, то выбирается минимальная область, покрывающая точки x. Если [], используется область класса. Значение по умолчанию было областью класса в NumPy 1.4 и None в более поздних версиях. [] опция была добавлена в numpy 1.5.0. rcond : float, optional Относительное число обусловленности подгонки. Сингулярные значения, меньшие этого значения относительно наибольшего сингулярного значения, будут игнорироваться. Значение по умолчанию равно len(x)*eps, где eps — относительная точность типа float, примерно 2e-16 в большинстве случаев. full : bool, optional Переключатель, определяющий характер возвращаемого значения. Когда он равен False (значение по умолчанию), возвращаются только коэффициенты, а когда True, также возвращается диагностическая информация из разложения по сингулярным значениям. w : array_like, shape (M,), optional Веса. Если не равно None, вклад каждой точки (x[i],y[i]) в подгонку взвешивается на w[i]. В идеале веса выбираются так, чтобы ошибки произведений w[i]*y[i] имели одинаковую дисперсию. Значение по умолчанию равно None. Новый в версии 1.5.0. window : {[beg, end]}, optional Окно для использования возвращаемого ряда. Значение по умолчанию — область по умолчанию класса Новый в версии 1.6.0.

Возвращает:

new_series : series Ряд, представляющий наименьшие квадраты подгонки к данным и имеющий указанные в вызове область и окно. Если интересуют коэффициенты для не масштабированных и не сдвинутых базисных полиномов, выполните new_series.convert().coef. [resid, rank, sv, rcond] : list Эти значения возвращаются только если full = True resid – сумма квадратов остатков наименьших квадратов подгонки rank – числовой ранг масштабированной матрицы Вандермонда sv – сингулярные значения масштабированной матрицы Вандермонда rcond – значение rcond. Дополнительная информация см. в linalg.lstsq.